В середине декабря компания ServiceNow объявила о выходе новой версии одноименной платформы — ServiceNow Kingston. В ней были сделаны следующие изменения:
Подробнее об этих улучшениях, мы расскажем под катом.
/ Flickr / Kenny Louie / CC
В одном из наших постов упоминалось, что в январе 2017 года ServiceNow приобрели стартап в сфере машинного обучения DxContinuum. Это решение было принято, чтобы использовать технологию для оптимизации бизнес-процессов. Она нашла свое применение в продукте Now Platform и получила название Agent Intelligence. По словам разработчиков, система автоматизирует классификацию и назначение задач, что сокращает количество ошибок и уменьшает время на решение инцидентов (подробнее о том, как работает решение, мы писали здесь)
Интеллектуальная система обучалась на базе 90 тысячах клиентских данных, и показала среднюю точность категоризации 71% при назначении тикетов. При этом 67% инцидентов разрешалось автоматически. В ServiceNow подсчитали, что среднегодовая экономия времени на разрешение инцидентов при поддержке Agent Intelligence составляет 26 тысяч часов, а материальная выгода — 27 тысяч долларов.
Согласно исследованию IHS Markit простои ИТ-оборудования стоят компаниям 700 миллиардов долларов в год, и это только в Северной Америке. Дэйв Райт (Dave Wright), руководитель по стратегическому планированию в ServiceNow, утверждает, что такие затраты наносят ощутимый удар по малому бизнесу и экономике в целом. Поэтому в Service Now разработали интеллектуальный механизм автоматизации (Intelligent Automation Engine).
Механизм анализирует события, которые привели к отказу оборудования в прошлом, и на их основе автоматически создает шаблоны поведения оборудования перед сбоем. С их помощью система не просто сообщает, что тот или иной компонент не работает, а предсказывает неисправность за несколько часов или дней, чтобы специалисты могли вовремя устранить проблему.
Возьмем конкретный пример: когда рабочих потоков у приложения оказывается слишком много, оно сообщает об этом системе. Это нормальное поведение, поэтому такому событию обычно назначается низкий приоритет. Однако если подобные ситуации происходят часто – это индикатор надвигающейся загруженности CPU.
Традиционные инструменты управления событиями выдадут критическое предупреждение, когда работа системы будет серьезно нарушена. А Intelligent Automation Engine обнаружит повторяющиеся перегрузки рабочих потоков в приложении и выдаст предупреждение о вероятности перегрузки ЦП заблаговременно.
Райт отмечает, что распространение подобных интеллектуальных систем в будущем может позволить исключить такой параметр, как средняя наработка на отказ (MTBF).
В новом релизе платформа для автоматизации бизнес-процессов компаний Now Platform получила другие функции и улучшения (помимо Agent Intelligence):
В ServiceNow также поделились планами о грядущих релизах. Следующие версии по традиции будут названы в честь мировых столиц на буквы L и M – London и Madrid соответственно. Первый выйдет в конце 2018 года, а второй появится в третьем квартале 2019.
Узнать о других нововведениях Kingston можно на официальном сайте компании, или в сообществе ServiceNow здесь и тут.
Другие посты по теме из блога Гильдии:
- Внедрен функционал сервиса машинного обучения для оптимизации бизнес-процессов (Agent Intelligence)
- Платформу научили предсказывать неисправности оборудования
- Добавлены новые функции в Now Platform
Подробнее об этих улучшениях, мы расскажем под катом.
/ Flickr / Kenny Louie / CC
Agent Intelligence для оптимизации бизнес-процессов
В одном из наших постов упоминалось, что в январе 2017 года ServiceNow приобрели стартап в сфере машинного обучения DxContinuum. Это решение было принято, чтобы использовать технологию для оптимизации бизнес-процессов. Она нашла свое применение в продукте Now Platform и получила название Agent Intelligence. По словам разработчиков, система автоматизирует классификацию и назначение задач, что сокращает количество ошибок и уменьшает время на решение инцидентов (подробнее о том, как работает решение, мы писали здесь)
Интеллектуальная система обучалась на базе 90 тысячах клиентских данных, и показала среднюю точность категоризации 71% при назначении тикетов. При этом 67% инцидентов разрешалось автоматически. В ServiceNow подсчитали, что среднегодовая экономия времени на разрешение инцидентов при поддержке Agent Intelligence составляет 26 тысяч часов, а материальная выгода — 27 тысяч долларов.
Предсказание неисправностей оборудования
Согласно исследованию IHS Markit простои ИТ-оборудования стоят компаниям 700 миллиардов долларов в год, и это только в Северной Америке. Дэйв Райт (Dave Wright), руководитель по стратегическому планированию в ServiceNow, утверждает, что такие затраты наносят ощутимый удар по малому бизнесу и экономике в целом. Поэтому в Service Now разработали интеллектуальный механизм автоматизации (Intelligent Automation Engine).
Механизм анализирует события, которые привели к отказу оборудования в прошлом, и на их основе автоматически создает шаблоны поведения оборудования перед сбоем. С их помощью система не просто сообщает, что тот или иной компонент не работает, а предсказывает неисправность за несколько часов или дней, чтобы специалисты могли вовремя устранить проблему.
Возьмем конкретный пример: когда рабочих потоков у приложения оказывается слишком много, оно сообщает об этом системе. Это нормальное поведение, поэтому такому событию обычно назначается низкий приоритет. Однако если подобные ситуации происходят часто – это индикатор надвигающейся загруженности CPU.
Традиционные инструменты управления событиями выдадут критическое предупреждение, когда работа системы будет серьезно нарушена. А Intelligent Automation Engine обнаружит повторяющиеся перегрузки рабочих потоков в приложении и выдаст предупреждение о вероятности перегрузки ЦП заблаговременно.
Райт отмечает, что распространение подобных интеллектуальных систем в будущем может позволить исключить такой параметр, как средняя наработка на отказ (MTBF).
Другие улучшения Now Platform
В новом релизе платформа для автоматизации бизнес-процессов компаний Now Platform получила другие функции и улучшения (помимо Agent Intelligence):
- Flow Designer: позволяет создавать и управлять потоками бизнес-процессов без написания кода. Речь идет об автоматизации процедур утверждения разрешений (approval automation), а также управлении данными ServiceNow.
- IntegrationHub: упрощает подключение потоков ServiceNow к внешним службам, соединяя Flow Designer со сторонними системами. Это позволит любому человеку создавать потоки работ на естественном языке без написания кода. Имеется интеграция с Microsoft Teams, Slack и HipChat.
- MetricBase: разработчики добавили 25 новых функций (например, minimum, maximum, aggregate) для анализа данных временного ряда. Появилась возможность задавать пороговые значения для запуска эвентов и создавать расширенные отчеты, в том числе новые отчеты Performance Analytics.
- Edge Encryption: в панели управления упрощена работа с настройками прокси. Также появилась возможность шифровать Journal Fields при добавлении вложений.
- Guided Tour Designer: добавлена функция auto-start и возможность сбора обратной связи после прохождения виртуального тура.
Планы на будущее
В ServiceNow также поделились планами о грядущих релизах. Следующие версии по традиции будут названы в честь мировых столиц на буквы L и M – London и Madrid соответственно. Первый выйдет в конце 2018 года, а второй появится в третьем квартале 2019.
Узнать о других нововведениях Kingston можно на официальном сайте компании, или в сообществе ServiceNow здесь и тут.
Другие посты по теме из блога Гильдии: