Giới thiệu

Trong bối cảnh chuyển đổi số, DevOps đã nổi lên như một triết lý tiêu chuẩn, giúp tăng tốc độ cung cấp phần mềm và cải thiện chất lượng dịch vụ. Tuy nhiên, chính tốc độ và sự phức tạp của các kiến trúc hiện đại (microservices, container, đa đám mây) đã tạo ra một khối lượng dữ liệu vận hành khổng lồ, vượt xa khả năng phân tích thủ công. Các nhóm vận hành thường xuyên đối mặt với tình trạng quá tải cảnh báo (alert fatigue), khiến việc xác định nguyên nhân gốc rễ (root cause analysis) trở nên vô cùng khó khăn.

Đây chính là lúc AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations - Trí tuệ nhân tạo cho hoạt động CNTT) bước vào. AIOps không phải là một sự thay thế cho DevOps, mà là một yếu tố xúc tác cần thiết để DevOps có thể phát huy hết tiềm năng của mình.

https://miro.medium.com/v2/resize:fit:1024/1*9OS-8JDVk3Drwmw9Ygtchw.png

Khi DevOps chạm đến giới hạn của giám sát truyền thống

Văn hóa DevOps thúc đẩy các chu kỳ phát hành nhanh thông qua CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment). Tuy nhiên, các hệ thống giám sát truyền thống thường hoạt động trong các silo riêng biệt (logs, metrics, APM). Khi sự cố xảy ra, các kỹ sư phải vật lộn để tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, làm lãng phí thời gian và trực tiếp làm tăng thời gian trung bình để sửa chữa (MTTR - Mean Time To Repair).

Nói cách khác, DevOps đã tự động hóa việc triển khai nhưng lại vô tình tạo ra một điểm nghẽn trong việc giám sát và vận hành ở quy mô lớn.

https://www.iquadra.com/img/devops-1.jpg

AIOps: Tự động hóa khả năng nhận thức và ra quyết định

Về bản chất, AIOps là việc áp dụng machine learning (học máy) và phân tích dữ liệu lớn (big data) vào các hoạt động CNTT. Nền tảng AIOps thực hiện ba chức năng cốt lõi:

1. Tổng hợp và ngữ cảnh hóa dữ liệu: AIOps phá vỡ các silo giám sát bằng cách thu thập dữ liệu từ mọi nguồn và hiểu mối quan hệ phụ thuộc giữa các thành phần.
2. Phát hiện và dự đoán bất thường (Anomaly detection): Thay vì dựa vào ngưỡng tĩnh, AIOps học các mẫu hành vi bình thường (baseline) của hệ thống để phát hiện các sai lệch tinh vi, cảnh báo vấn đề tiềm ẩn.
3. Tương quan sự kiện và phân tích nguyên nhân gốc (RCA): Đây là giá trị lớn nhất. AIOps tự động nhóm hàng ngàn cảnh báo liên quan thành một sự cố duy nhất, chỉ ra nguyên nhân gốc rễ một cách chính xác.

Tìm hiểu AIOps là gì và 10 trường hợp sử dụng AIOps hàng đầu | TECHIE.VN

Sức mạnh cộng hưởng: Khi AIOps "siêu sạc" cho DevOps

Sự kết hợp giữa DevOps và AIOps tạo ra một chu trình phản hồi thông minh, giúp tự động hóa cả quy trình lẫn việc ra quyết định.

1. Tối ưu hóa đường ống CI/CD AIOps có thể tích hợp vào đường ống CI/CD để phân tích rủi ro của một bản dựng mới. Sau khi triển khai, nó ngay lập tức phân tích hiệu suất của phiên bản mới, cho phép tự động đánh giá và kích hoạt cơ chế tự động khôi phục (auto-rollback) nếu phát hiện bất thường nghiêm trọng.

2. Giảm thiểu MTTR và "quá tải cảnh báo" Đây là lợi ích tức thời nhất. Với khả năng tương quan sự kiện, nhóm DevOps không còn lãng phí thời gian tìm kiếm nguồn gốc sự cố. AIOps cung cấp thông tin chi tiết, chính xác về nguyên nhân gốc rễ, giúp giảm đáng kể MTTR.

3. Chuyển đổi từ vận hành phản ứng sang chủ động DevOps truyền thống vẫn mang tính phản ứng (sự cố xảy ra rồi sửa chữa). AIOps, với khả năng phát hiện bất thường sớm, cho phép một sự thay đổi sang vận hành chủ động (proactive) và dự đoán (predictive), giúp duy trì độ tin cậy của dịch vụ (SRE) tốt hơn.

4. Tự động hóa vòng lặp khép kín (Closed-loop automation) AIOps cung cấp thông tin chi tiết (insights) và DevOps cung cấp hành động (automation). Ví dụ: AIOps phát hiện tắc nghẽn hiệu suất, xác định nguyên nhân là thiếu tài nguyên pod trong Kubernetes, và ngay lập tức kích hoạt một playbook tự động hóa (DevOps) để tăng số lượng replica một cách thông minh, hoàn thiện vòng lặp.

Kết luận

DevOps đã khởi xướng cuộc cách mạng về tốc độ, nhưng sự phức tạp của các hệ thống hiện đại đòi hỏi một cấp độ thông minh mới trong vận hành mà AIOps cung cấp.

Sự kết hợp giữa AIOps và DevOps không chỉ là một xu hướng công nghệ; đó là một yêu cầu mang tính chiến lược. Bằng cách tự động hóa việc phát hiện, chẩn đoán và khắc phục sự cố, AIOps giải phóng các kỹ sư DevOps khỏi gánh nặng vận hành lặp đi lặp lại, cho phép họ tập trung vào đổi mới. Đây là chìa khóa để xây dựng các hệ thống tự vận hành (self-healing) và thực sự bền vững trong tương lai.