Automazione dell'IA: guida introduttiva a Red Hat Ansible Automation Platform

Immagina di essere responsabile di un team IT oberato di impegni: ogni giorno deve svolgere attività ripetitive come installare software, distribuire soluzioni, controllare lo stato del sistema o distribuire patch di sicurezza. Ti suona familiare? È perché queste sono solo alcune delle sfide che fanno parte della vita quotidiana dei professionisti IT. Arriva il CTO e ti dice che ha bisogno che la nuova infrastruttura IA e che le applicazioni non siano più proof of concept sperimentali, ma entrino in produzione. Non hai nuovi dipendenti o risorse per supportare questa operazione e in più la soluzione che sceglierai dovrà integrarsi con i flussi di lavoro strategici esistenti.

Automazione è semplificazione

Se la strategia IT aziendale prevede la standardizzazione, puoi automatizzare alcune operazioni dell'infrastruttura AI e alleggerire questo carico di lavoro aggiuntivo. Forse stai già utilizzando Red Hat Ansible Automation Platform, quindi hai già delle competenze per affrontare le sfide dell'IA.

Se invece sei alle prime armi con l'automazione, non preoccuparti: puoi iniziare a utilizzare Ansible Automation Platform e persino la funzionalità di IA generativa (IA gen) Red Hat Ansible Lightspeed per ridurre la curva di apprendimento.

Anche se non sai molto di automazione, applicarla all'IT (perché l'IA, alla fine, è solo un'altra faccia dell'IT) ti aiuterà a ridurre i costi e accelerare i tempi per ottenere il massimo da questa tecnologia. 

Ti stai domandando come sfruttarla al meglio? La prima cosa che ti consiglio di fare probabilmente non ti sorprenderà: automatizzare i deployment IA! Red Hat definisce questo processo "automazione dell'infrastruttura IA" e offre un valore di business misurabile in termini di risparmio di tempo complessivo, riduzione degli errori e miglioramento dell'affidabilità dei sistemi.

Come automatizzare l'infrastruttura IA

Se usi Ansible Automation Platform per automatizzare l'installazione, la configurazione e la manutenzione di Red Hat OpenShift AI e Red Hat Enterprise Linux AI (RHEL AI), puoi distribuire soluzioni di IA predittiva e generativa, ridurre le attività manuali e configurare e distribuire l'IA in modo coerente.

Sebbene l'IA sia molto vantaggiosa per un utente finale, per quanto riguarda i requisiti operativi IT devi intervenire ancora in gran parte manualmente. Ecco alcuni esempi di automazione che ti aiuteranno a distribuire soluzioni IA su RHEL AI e OpenShift AI:

• connettere i sistemi, incluso l'edge, in modo sicuro per trasferire e accedere ai dati alla base delle soluzioni di IA;
• standardizzare i deployment per promuovere, uniformare e rendere affidabili RHEL AI e OpenShift AI con Ansible Playbook;
• automatizzare la sicurezza per consentire agli utenti di accedere solo ai dati e ai sistemi a cui sono autorizzati.

Inoltre, ci sono altre infrastrutture per le soluzioni IA che sfruttano l'automazione.

• L'hardware, come router e switch di rete top of rack: deve ancora essere installato e configurato.
• I database vettoriali da utilizzare con le soluzioni di retrieval augmented generation (RAG): devono essere installati e gestiti.
• L'hardware e il software necessari per il bilanciamento del carico servono per accedere tramite HTTP ai modelli di IA utilizzando OpenAI o API come Llama Stack.
• Connettività e storage per l'addestramento dei modelli e l'allineamento dei dati: devono essere configurati e gestiti.

E ci sono molti altri scenari di utilizzo che ancora devono essere automatizzati. Ci sono molti aspetti da gestire, ma molte topologie di deployment includono componenti automatizzabili, come ad esempio:

Come sfruttare Event-Driven Ansible per creare flussi di lavoro AIOps

Complimenti, hai automatizzato l'infrastruttura IA! E ora che si fa? Come accennato in precedenza, puoi sfruttare le competenze di automazione che potresti già avere alle tecnologie di IA, che ora sono proprie o relative a quella stessa infrastruttura IA. E invece quali sono le nuove competenze necessarie o, semplicemente, come si fa a ottenere di più dall'automazione in generale? L'IA può darti una mano? Ma certo!

Utilizzando Red Hat Ansible Lightspeed with IBM watsonx Code Assistant gli sviluppatori di automazione possono combinare funzionalità di IA generativa e strumenti di automazione efficienti per consentire a te e al tuo team di lavorare in modo più intelligente e distribuire le soluzioni più velocemente, per giungere più rapidamente all'automazione completa dell'infrastruttura IA. Inoltre, se utilizzi OpenShift AI, stai già utilizzando Red Hat OpenShift, che può eseguire molti altri carichi di lavoro (come la virtualizzazione e la gestione delle VM), che Ansible Lightspeed può anche aiutarti ad automatizzare.

Tieni presente che gli strumenti di sviluppo dell'IA generativa integrati in Ansible Lightspeed non sono solo una semplice soluzione di IA pronta all'uso. Red Hat ha integrato perfettamente l'IA generativa e predittiva nei flussi di lavoro per l'automazione, in modo che tu non ti accorga nemmeno di usarla. I creatori di contenuti di Ansible Automation Platform possono così sviluppare il codice di automazione in modo più rapido, efficiente e accurato.

Automazione dei flussi di lavoro AIOps completa

Quanto detto finora ha sempre previsto un intervento umano. Ma l'automazione può funzionare come per magia senza l'intervento umano? Assolutamente sì.

Un flusso di lavoro per le operazioni IA (AIOps) adeguato si basa sull'automazione guidata dagli eventi, che esegue automaticamente le operazioni attivate in base a ciò che si verifica nei deployment IT esistenti. Una volta implementata, l'automazione guidata dagli eventi consente a AIOps di offrire vantaggi. Eccone alcuni.

• Velocità di risoluzione: AIOps riduce il downtime rilevato e, reagendo ai problemi nel momento in cui si presentano, riduce il tempo medio necessario per la risoluzione.
• Sistemi di correzione automatica o di automazione a circuito chiuso: un'infrastruttura che applica automaticamente le correzioni per migliorare notevolmente prestazioni e uptime.
• Big data: AIOps impiega i big data per ridurli, analizzarli e applicare gli interventi necessari in modo più efficiente.
• Efficienza e scalabilità: l'efficienza dello staff aumenta grazie alle informazioni provenienti da modelli di intelligenza artificiale che consentono di identificare le azioni da intraprendere e aumentare la portata del rilevamento.
• Semplificazione: AIOps semplifica e, potenzialmente, automatizza del tutto molte attività ripetitive di gestione dei servizi IT.
• Correlazione fra dati e processi decisionali in tempo reale: quando AIOps include un motore di automazione, può generare decisioni automaticamente in base ai dati, riducendo l'intervento umano e gli errori e minimizzando le interferenze.
• Correlazione e previsione dei dati scalabili: AIOps è in grado di analizzare automaticamente una quantità notevolmente maggiore di dati, ben oltre ciò che gli esseri umani possono fare manualmente.

Policy aziendali e di sicurezza per proteggere i flussi di lavoro IA

Infine, dopo aver distribuito e automatizzato l'infrastruttura IA, integrato correttamente i flussi di lavoro AIOps e completata l'automazione a circuito chiuso con correzione automatica, servono delle protezioni per garantire che l'IA funzioni solo come previsto.

La tua strategia IA deve essere affidabile e tenere conto delle policy aziendali che utilizzi da anni. L'applicazione delle policy è l'ultimo passaggio: ti servono dei paletti per prendere decisioni relative all'IA che ti garantiscano che, anche se qualcosa può essere automatizzato, questo non avvenga senza i necessari controlli di conformità e sicurezza.

Scopri di più

Scopri di più sui vantaggi di Red Hat Ansible Automation Platform per la tua base IA in questo articolo. Se vuoi approfondire l'argomento AIOps, dai un'occhiata a questo breve video e a questo articolo del blog.

Hai a disposizione anche due esperienze interattive di Red Hat che durano meno di 2 minuti ciascuna: Red Hat Ansible Automation Platform unlocks AIOps e Event-Driven Ansible with OpenShift.