Introdurre una politica di manutenzione predittiva del sistema IT è operazione ormai obbligatoria se le infrastrutture sono a governo di impianti produttivi e di servizi ad alto valore aggiunto. Come per altri settori, l’analisi predittiva entra in campo anche nel mondo dei sistemi IT, sfruttando nativamente tutte le tecnologie più avanzate come machine learning e intelligenza artificiale.
Sfruttando le politiche tipiche della manutenzione predittiva, gli interventi sui sistemi IT sia fisici che logici possono ridurre drasticamente i disservizi causati da blocchi e malfunzionamenti. Giocare d’anticipo pone altresì il servizio di assistenza nelle migliori condizioni possibili per effettuare in modo ottimale l’intervento di manutenzione, sostituzione o aggiornamento degli applicativi.
Se la manutenzione delle infrastrutture informatiche è quindi essenziale al corretto funzionamento dell’Impresa 4.0, la mappatura dettagliata di tutto il parco hardware e software installato è condizione imprescindibile per poterla effettuare efficacemente.
Manutenzione predittiva e analytics per gestire gli asset IT
Nel settore IT si sposano quindi due anime: quella fisica, l’hardware, soggetto a usura e malfunzionamenti dati da anomalie produttive, problematiche ambientali (umidità, temperature, etc), e quella software, su cui possono intervenire problemi di aggiornamento, errori di backup e purtroppo anche attacchi informatici.
L’operazione di mappatura è però spesso ostacolata dal continuo aggiornamento dei sistemi fisici e logici. Dispositivi IoT, sensoristica, server in cloud e on-promise, postazioni fisiche o virtuali, dispositivi BYOD aumentano a dismisura il perimetro di intervento e di manutenzione, nonché l’adozione di efficienti sistemi di sicurezza a protezione dei dati.
Nel mondo dei server e data center l’installazione di sensori fisici sulle apparecchiature permette di misurare parametri vitali per l’efficienza e le performance dei sistemi: analytics su variazioni di temperatura, sbalzi di corrente o vibrazioni, possono creare un quadro sufficiente per capire quali componenti saranno più a rischio. Si tratta di politiche predittive che garantiscono non solo la continuità operativa, ma riducono il numero e la complessità delle operazioni di manutenzione incidentale.
Analisi predittiva: un modello da replicare
Lo sviluppo di soluzioni personalizzate è spesso reso necessario per la complessità delle infrastrutture. Con lo sviluppo di algoritmi di intelligenza artificiale è possibile attivare funzioni di identificazione di nuovi dispositivi, mantenendo così aggiornata la mappatura. Allo stesso tempo le dashboard di controllo permettono ai manager IT, CTO, CISO, etc di monitorare i parametri e le performance dei vari sistemi, preventivando, nel caso, l’acquisto di nuove apparecchiature o l’aggiornamento delle medesime.
6 vantaggi offerti da AI e analisi predittiva applicate ai sistemi IT
- Facilitano la mappatura e il controllo degli asset fisici
- Offrono nuovi parametri di valutazione delle prestazioni
- Riducono il numero delle anomalie (falsi positivi) grazie a modelli più precisi
- Favoriscono l’aggiornamento e la manutenzione dei componenti hardware e software
- Incrementano il numero di informazioni condivise, favorendo le decisioni del management
- Forniscono strumenti per valutare la scalabilità delle soluzioni adottate
Lo studio degli analytics, così come avviene in ambito di manutenzione predittiva, permette di precedere eventuali interruzioni di servizio, sia in ambiente locale (on premise), sia su cloud e multi-cloud. In modo analogo è possibile “predire” eventuali carichi di lavoro particolarmente impegnativi per i sistemi, dovuti per esempio, a un aumento preventivato della produzione o l’apertura di una nuova succursale. Non certo ultima la possibilità di calcolare la vita residua dei componenti (RUL). Intelligenza artificiale e machine learning sono al contempo alla base di tutte gli strumenti di difesa da attacchi informatici e di identificazione dei profili di accesso alle piattaforme informatiche.
In sintesi. È quindi possibile governare in modo più efficiente le risorse aziendali riducendo l’eventuale impatto economico dovuto a blocchi dei sistemi. L’introduzione di parametri misurabili permette di verificare il raggiungimento di obiettivi e il perseguimento di politiche di aggiornamento, indispensabili per l’adozione dei modelli di Impresa 4.0.
