Ánh xạ ứng dụng, còn được gọi là ánh xạ cấu trúc liên kết ứng dụng, là một quá trình bao gồm việc xác định và ghi lại các mối quan hệ chức năng giữa các ứng dụng phần mềm trong một tổ chức. Nó cung cấp cái nhìn chi tiết về cách các ứng dụng khác nhau tương tác, phụ thuộc lẫn nhau và đóng góp cho quy trình kinh doanh. Khái niệm ánh xạ ứng dụng không phải là mới nhưng tầm quan trọng của nó đã tăng lên đáng kể trong những năm gần đây do môi trường CNTT ngày càng phức tạp.

Trong thế giới kinh doanh hiện đại, các tổ chức dựa vào vô số ứng dụng để vận hành hoạt động của mình. Các ứng dụng này thường được kết nối với nhau và phụ thuộc vào nhau để hoạt động bình thường. Do đó, hiểu cách các ứng dụng này tương tác và liên quan với nhau là rất quan trọng để quản lý CNTT hiệu quả. Đó là nơi ánh xạ ứng dụng phát huy tác dụng. Nó cung cấp sự trình bày trực quan về bối cảnh ứng dụng, giúp các nhà quản lý CNTT hiểu được sự phụ thuộc lẫn nhau và các điểm lỗi tiềm ẩn.

Tuy nhiên, lập bản đồ ứng dụng không chỉ là tạo sơ đồ trực quan. Đó cũng là việc hiểu được ý nghĩa của những mối quan hệ này. Chẳng hạn, nếu một ứng dụng bị lỗi thì nó sẽ có tác động gì đến các ứng dụng khác? Nó sẽ ảnh hưởng đến quá trình kinh doanh như thế nào? Đây là một số câu hỏi mà bản đồ ứng dụng tìm cách trả lời. Bằng cách cung cấp thông tin này, ánh xạ ứng dụng giúp quản lý môi trường CNTT hiệu quả hơn và đưa ra những quyết định sáng suốt hơn.

Các kỹ thuật truyền thống để lập bản đồ ứng dụng và những hạn chế của chúng 

Ánh xạ ứng dụng thủ công

Theo truyền thống, ánh xạ ứng dụng là một quá trình thủ công. Các chuyên gia CNTT sẽ xem xét từng ứng dụng, xác định các phần phụ thuộc của nó và ghi lại chúng. Sau đó, họ sẽ sử dụng thông tin này để tạo bản đồ trực quan về bối cảnh ứng dụng. Mặc dù phương pháp này có thể hiệu quả nhưng lại tốn thời gian và dễ xảy ra sai sót. Hơn nữa, khi số lượng ứng dụng tăng lên, việc lập bản đồ ứng dụng thủ công ngày càng trở nên khó quản lý.

Một hạn chế khác của ánh xạ ứng dụng thủ công là nó không tính đến những thay đổi trong bối cảnh ứng dụng. Các ứng dụng không tĩnh; chúng phát triển theo thời gian. Các ứng dụng mới được giới thiệu, các ứng dụng cũ bị loại bỏ và mối quan hệ giữa các ứng dụng thay đổi. Do đó, một bản đồ chính xác cách đây vài tháng có thể không còn giá trị cho ngày hôm nay. Việc cập nhật bản đồ đòi hỏi nỗ lực liên tục, điều này có thể làm tiêu hao đáng kể tài nguyên.

Ánh xạ tự động dựa trên quy tắc tĩnh

Để khắc phục những hạn chế của việc ánh xạ ứng dụng thủ công, nhiều tổ chức đã chuyển sang các giải pháp tự động. Các giải pháp này sử dụng các quy tắc tĩnh để xác định mối quan hệ giữa các ứng dụng. Ví dụ: họ có thể tìm kiếm các mẫu cụ thể trong lưu lượng truy cập mạng hoặc phân tích các tệp cấu hình để xác định cách các ứng dụng tương tác. Mặc dù cách tiếp cận này hiệu quả hơn so với lập bản đồ thủ công nhưng nó cũng có những hạn chế riêng.

Một trong những hạn chế chính của phương pháp này là nó chỉ có thể xác định được các mối quan hệ đã biết. Nếu một ứng dụng tương tác với một ứng dụng khác theo cách không nằm trong quy tắc thì tương tác này sẽ không được bản đồ ghi lại. Điều này có thể dẫn đến bản đồ không đầy đủ hoặc không chính xác. Hơn nữa, các quy tắc tĩnh có thể trở nên lỗi thời khi ứng dụng phát triển, dẫn đến sự thiếu chính xác hơn nữa.

Lợi ích của Machine Learning trong Ánh xạ ứng dụng 

Cải thiện hiệu quả và độ chính xác

Kỹ thuật học máy đưa ra một giải pháp đầy hứa hẹn cho những hạn chế của phương pháp lập bản đồ ứng dụng truyền thống. Bằng cách áp dụng học máy vào lập bản đồ ứng dụng, chúng ta có thể tạo ra các bản đồ không chỉ hiệu quả hơn mà còn chính xác hơn. Các thuật toán học máy có thể phân tích khối lượng lớn dữ liệu để xác định các mẫu và mối quan hệ mà sẽ khó, nếu không nói là không thể, phát hiện theo cách thủ công hoặc bằng các quy tắc tĩnh. Điều này dẫn đến bản đồ toàn diện và chính xác hơn.

Hơn nữa, các thuật toán học máy có thể học hỏi từ những sai lầm của mình và cải thiện theo thời gian. Điều này có nghĩa là họ càng phân tích nhiều dữ liệu thì họ càng trở nên giỏi hơn trong các ứng dụng bản đồ. Kết quả là, hiệu quả và độ chính xác của việc lập bản đồ ứng dụng được cải thiện theo thời gian, dẫn đến bản đồ đáng tin cậy hơn và đưa ra quyết định tốt hơn.

Ánh xạ ứng dụng thời gian thực

Một lợi ích đáng kể khác của học máy trong ánh xạ ứng dụng là khả năng ánh xạ ứng dụng trong thời gian thực. Các phương pháp truyền thống, cả thủ công và tự động, thường có độ trễ nhất định giữa thời điểm dữ liệu được thu thập và thời điểm tạo bản đồ. Sự chậm trễ này có thể dẫn đến các bản đồ lỗi thời, đặc biệt là trong môi trường CNTT năng động, nơi các ứng dụng thay đổi nhanh chóng.

Mặt khác, các thuật toán học máy có thể phân tích dữ liệu theo thời gian thực và cập nhật bản đồ ngay khi phát hiện có thay đổi. Điều này có nghĩa là bản đồ luôn được cập nhật, cung cấp cái nhìn chính xác về trạng thái hiện tại của bối cảnh ứng dụng. Với việc lập bản đồ ứng dụng theo thời gian thực, các tổ chức có thể phản ứng nhanh chóng với những thay đổi và tránh các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng xảy ra.

Khả năng dự đoán cho nhu cầu lập bản đồ trong tương lai

Có lẽ một trong những lợi ích thú vị nhất của học máy trong ánh xạ ứng dụng là khả năng dự đoán của nó. Các thuật toán học máy không chỉ có thể phân tích trạng thái hiện tại của bối cảnh ứng dụng mà còn dự đoán các trạng thái trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử. Điều này cho phép các tổ chức dự đoán những thay đổi và lập kế hoạch cho tương lai hiệu quả hơn.

Ví dụ: thuật toán học máy có thể dự đoán rằng một ứng dụng cụ thể sẽ trở thành nút cổ chai trong tương lai do nhu cầu ngày càng tăng. Dựa trên dự đoán này, tổ chức có thể thực hiện các biện pháp chủ động để ngăn chặn tắc nghẽn, chẳng hạn như nâng cấp ứng dụng hoặc phân phối lại tải giữa các ứng dụng khác. Khả năng dự đoán này có thể cải thiện đáng kể hiệu suất và hiệu suất của quản lý CNTT.

Kỹ thuật học máy được sử dụng trong ánh xạ ứng dụng

Kỹ thuật học máy đã nổi lên như một công cụ mạnh mẽ để lập bản đồ ứng dụng, giúp các tổ chức hợp lý hóa hoạt động CNTT của họ và nâng cao hiệu suất kinh doanh tổng thể. Những kỹ thuật này cho phép các ứng dụng học hỏi từ dữ liệu, xác định các mẫu và đưa ra quyết định, mở đường cho việc ánh xạ ứng dụng hiệu quả và chính xác hơn.

Kỹ thuật học tập có giám sát để lập bản đồ ứng dụng

Các kỹ thuật học có giám sát liên quan đến việc đào tạo một mô hình trên tập dữ liệu được dán nhãn, trong đó biết rõ kết quả mục tiêu. Mô hình học từ dữ liệu này và sau đó áp dụng những điều đã học được vào dữ liệu mới, chưa được nhìn thấy. Cách tiếp cận này đặc biệt hữu ích trong việc lập bản đồ ứng dụng.

Một trong những kỹ thuật học có giám sát phổ biến được sử dụng trong ánh xạ ứng dụng là hồi quy. Các mô hình hồi quy có thể dự đoán hiệu suất của các ứng dụng khác nhau dựa trên dữ liệu lịch sử của chúng. Bằng cách này, các tổ chức có thể lường trước các vấn đề tiềm ẩn và thực hiện các biện pháp chủ động để tránh chúng.

Một kỹ thuật học có giám sát khác được sử dụng trong bối cảnh này là phân loại. Các mô hình phân loại có thể phân loại các ứng dụng dựa trên đặc điểm và hành vi của chúng. Điều này giúp xác định vai trò của các ứng dụng khác nhau trong môi trường CNTT, từ đó tạo điều kiện phân bổ và quản lý tài nguyên tốt hơn.

Kỹ thuật học tập không giám sát để lập bản đồ ứng dụng

Không giống như học có giám sát, các kỹ thuật học không giám sát không dựa vào tập dữ liệu được dán nhãn. Thay vào đó, họ tìm thấy các mẫu và cấu trúc ẩn trong dữ liệu mà không có bất kỳ danh mục hoặc kết quả nào được xác định trước. Điều này làm cho các kỹ thuật học tập không giám sát trở nên lý tưởng để khám phá và tìm hiểu các môi trường CNTT phức tạp.

Phân cụm là một kỹ thuật học tập không giám sát phổ biến được sử dụng trong ánh xạ ứng dụng. Nó nhóm các ứng dụng tương tự lại với nhau dựa trên đặc điểm hoặc hành vi của chúng. Điều này giúp các tổ chức hiểu được mối quan hệ và sự phụ thuộc giữa các ứng dụng khác nhau, từ đó cho phép quản lý cơ sở hạ tầng CNTT hiệu quả.

Giảm kích thước là một kỹ thuật học tập không giám sát khác được sử dụng trong bối cảnh này. Dữ liệu nhiều chiều, thường gặp trong môi trường CNTT, có thể khó quản lý và phân tích. Kỹ thuật giảm kích thước đơn giản hóa dữ liệu này mà không làm mất thông tin quan trọng, giúp việc ánh xạ và quản lý ứng dụng dễ dàng hơn.

Kỹ thuật học tăng cường để lập bản đồ ứng dụng

Học tăng cường là một loại học máy trong đó tác nhân học cách đưa ra quyết định bằng cách tương tác với môi trường của nó, nhận phần thưởng hoặc hình phạt dựa trên hành động của nó. Quá trình thử và sai liên tục này cho phép tác nhân học hỏi và cải thiện hiệu suất của nó theo thời gian.

Trong bối cảnh ánh xạ ứng dụng, các kỹ thuật học tăng cường có thể giúp quản lý môi trường CNTT năng động. Họ có thể thích ứng với những thay đổi của môi trường và cập nhật bản đồ ứng dụng cho phù hợp. Điều này đặc biệt hữu ích trong cơ sở hạ tầng dựa trên đám mây, nơi các ứng dụng và tài nguyên có thể được tăng hoặc giảm quy mô tùy theo nhu cầu.

Hơn nữa, kỹ thuật học tăng cường có thể tối ưu hóa việc phân bổ tài nguyên giữa các ứng dụng khác nhau. Bằng cách học hỏi từ kinh nghiệm trong quá khứ, họ có thể xác định hành động nào (tức là phân bổ nguồn lực) mang lại kết quả tốt nhất (tức là hiệu suất ứng dụng tối ưu) và áp dụng những bài học này vào các quyết định trong tương lai.

Tóm lại, kỹ thuật học máy đang cách mạng hóa lĩnh vực lập bản đồ ứng dụng. Chúng cho phép các tổ chức hiểu và quản lý môi trường CNTT hiệu quả hơn, từ đó nâng cao hiệu suất hoạt động và khả năng cạnh tranh kinh doanh của họ. Khi bối cảnh CNTT tiếp tục phát triển, chúng ta có thể mong đợi những kỹ thuật này thậm chí còn đóng một vai trò quan trọng hơn trong việc lập bản đồ ứng dụng.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.dataversity.net/machine-learning-techniques-for-application-mapping/