¿Qué es AIOps?

Actualmente, el 91 % de los responsables de la toma de decisiones de TI reconocen que la automatización cambiará las reglas del juego del mañana: anticipan que durante los próximos tres a cinco años, todos los sistemas de TI serán capaces de reaccionar de forma autónoma en consonancia con los objetivos empresariales. La clave para la operación automatizada (AO) en TI es el uso de inteligencia artificial a través de AIOps. Es un sistema que emplea tecnología de inteligencia artificial para anticipar/identificar sucesos proactivos y reactivos a partir de datos no estructurados generados por varios instrumentos de monitoreo y otras fuentes. Esto tiene importantes implicaciones para la TI tal como la conocemos hoy.

¿Qué es AIOps?

Gartner define AIOps como un medio para " combinar big data y aprendizaje automático para automatizar los procesos de operaciones de TI, incluida la correlación de eventos, la detección de anomalías y la determinación de causalidad ". Gartner acuñó la frase en 2016 como una clasificación de la industria para las tecnologías de análisis de aprendizaje automático que mejoran el análisis de operaciones de TI.

Desde entonces, hemos sido testigos del surgimiento de AIOps no solo como metodología, sino también como un tipo de plataforma de software que empaqueta todas las herramientas que TI necesita para el análisis y manejo de datos de eventos/máquinas, sin tener que construirlo desde cero.

En pocas palabras, AIOps fusiona diversas soluciones de operaciones de TI manuales en una única plataforma de operaciones de TI intuitiva, inteligente y automatizada. Impulsado por la visibilidad y el contexto de extremo a extremo, su equipo y usted pueden reaccionar más rápido, incluso de forma preventiva, a las ralentizaciones y las interrupciones. En esencia, se encuentra una avalancha de datos (ahora correctamente organizados) y algoritmos avanzados de análisis de datos.

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¿Cuáles son los componentes de AIOps?

AIOps utiliza los siguientes elementos para mejorar las operaciones de TI:

1. Consolidación de datos de diferentes fuentes

AIOps recopila datos de varios flujos de infraestructura de TI, como registros de eventos, monitoreo del sistema, aplicaciones, datos de trabajo y tickets. La eliminación de los silos de información simplifica la gestión, el seguimiento y la conexión de eventos de red para identificar la causalidad.

2. Algoritmos de IA

Cubre algoritmos de ML e IA que son específicos de la industria o de TI. Los principales objetivos y recursos de una empresa de TI determinan sus contenidos y estructuras. Estos algoritmos establecen los objetivos operativos que priorizará la inteligencia artificial.

3. Reglas de negocio

AIOps emplea la lógica empresarial y la clasificación de patrones para identificar de forma fiable los eventos que exigen una reacción. Incluso puede emplear métodos de aprendizaje automático que les permitan crear reglas únicas para detectar anomalías que dependen de conjuntos de datos de entrenamiento. La distinción entre actividad de red "regular" y "anómala" se establece a través de reglas y patrones.

4. Tratamiento de datos

El procesamiento de datos en tiempo real permite a los equipos de ITOps cumplir sus objetivos de optimización del rendimiento y ayuda a los analistas de seguridad a implementar contramedidas. La IA permite la ingesta y el análisis efectivos de enormes cantidades de datos a escala y también en tiempo real. Como consecuencia, es posible que detecte anomalías y reaccione más rápidamente a los eventos reconocidos por las herramientas AIOps.

5. Tecnologías cognitivas

Esta es la característica que define AIOps. El examen inteligente de grandes cantidades de datos se logra mediante inteligencia artificial. A través de ecuaciones matemáticas que correlacionan y tamizan los datos de la máquina para generar histogramas, gráficos y visuales, lleva a cabo un análisis en profundidad. Además, el aprendizaje automático puede "aprender" de sus acciones y modificar el modelo en consecuencia, de forma autónoma. Los conocimientos se presentan mediante paneles dinámicos (ya menudo en tiempo real).

6. Flujos de trabajo conectados

AIOps se puede utilizar para automatizar y coordinar varias operaciones de TI. Puede, por ejemplo, realizar una evaluación en tiempo real de las funcionalidades recién introducidas o una inspección detallada del registro para descubrir fallas y anomalías. Para habilitar esto, las plataformas AIOps están conectadas a otros componentes del ecosistema de monitoreo de TI a través de interfaces de programación de aplicaciones (API).

¿Cómo funciona AIOps?

El funcionamiento de AIOps se puede dividir en tres pasos.

• En primer lugar, recopila y agrega cantidades masivas y en constante crecimiento de datos generados por diferentes componentes de la infraestructura de TI. Esto puede contener requisitos de aplicación, instrumentos de monitoreo de desempeño o sistemas de emisión de boletos de servicio.

• En segundo lugar, diferencia inteligentemente entre "señales" y "ruido". Luego organiza y conecta esta información relevante de acuerdo con varios parámetros, como el idioma, la cronología y la topología. Esto facilita la identificación de incidentes críticos y patrones asociados con problemas de rendimiento y disponibilidad del sistema, junto con un mínimo de falsos positivos y falsos negativos.

• En tercer lugar, identifica las causas subyacentes de los incidentes e informa a los departamentos de TI y DevOps para la corrección oportuna. En ciertos casos, incluso puede abordar estas dificultades automáticamente sin intervención humana.

• Finalmente, facilita la colaboración entre las personas que administran la infraestructura de TI. AIOps no solo alertará a los operativos y grupos relevantes, sino que también fomentará la colaboración entre ellos, especialmente cuando las personas están geográficamente dispersas. Además, mantiene datos de eventos que ayudan a acelerar el diagnóstico futuro de circunstancias similares.

6 beneficios principales de AIOps

Tanto las empresas de tecnología como las empresas con grandes equipos de TI están adoptando cada vez más AIOps por las siguientes razones:

1. Mayor observabilidad

La observabilidad es la capacidad de consumir, agregar y analizar un flujo continuo de datos de rendimiento de programas dispersos y el hardware en el que operan. Esto permite una supervisión, solución de problemas y depuración más eficientes de la aplicación para satisfacer los acuerdos de nivel de servicio (SLA) y otras necesidades comerciales.

2. Automatice las acciones predictivas

Los sistemas AIOps pueden analizar y correlacionar datos para proporcionar análisis avanzados y acciones automatizadas. Mediante el uso de análisis predictivos, puede automatizar la optimización dinámica de los recursos, lo que garantiza el rendimiento de las aplicaciones y, al mismo tiempo, reduce de forma segura el costo de los recursos, incluso durante una demanda significativamente impredecible.

3. Minimice el tiempo de inactividad

El tiempo de inactividad del sistema y de las aplicaciones puede ser costoso debido a la pérdida de ingresos, la reducción de la productividad y los daños a la reputación. AIOps permite que los equipos de TI, DevOps, DevSecOps o ingeniería de confiabilidad del sitio (SRE) reconozcan y respondan a los problemas en desarrollo antes de que se conviertan en problemas significativos y calamitosos.

4. Manténgase al día con las amenazas de seguridad

A medida que los entornos se desarrollan en términos de complejidad y tamaño, también aumenta la cantidad de peligros a abordar. Las técnicas manuales no pueden seguir el ritmo del cambio, pero las soluciones AIOps le permiten identificar, evaluar, priorizar y solucionar problemas de vulnerabilidad.

5. Optimizar el uso de los recursos humanos

La detección automática de problemas operativos y los scripts de reacción reprogramados disminuirán los costos operativos al permitir una asignación eficiente de recursos. Esto también libera recursos humanos para que se concentren en tareas nuevas y complicadas, lo que resulta en una mejor experiencia para los empleados.

6. Mejorar los resultados

Al eliminar el desorden operativo de TI e integrar datos de operaciones de diversas configuraciones de TI, AIOps puede identificar problemas de raíz y sugerir soluciones de manera más rápida y precisa que un ser humano. Esto permite a las empresas establecer y lograr objetivos de tiempo medio de resolución (MTTR) que antes eran inalcanzables. Esto marca una gran diferencia para las organizaciones de servicios compartidos y los proveedores de servicios administrados.

¿Hay una desventaja para AIOps?

AIOps tiene varias ventajas; sin embargo, su implementación tiene su parte de desventajas. La implementación de AIOps requiere la introducción de modificaciones sustanciales en los procesos de TI. Además, cambia las funciones y deberes del personal de TI. Los empleados podrían considerar esto como una amenaza ya que temen que pueda resultar en una reubicación o despido.

Además, necesita una comprensión integral de AIOps para automatizar las actividades de manera efectiva. Aunque esta tecnología automatiza la mayoría de los procesos, no es del todo independiente. Esto requiere la presencia de una persona dentro de la organización que esté completamente familiarizada con sus operaciones.

AIOps automatiza principalmente operaciones regulares que no necesitan conocimientos especializados. Esto permite a los empleados de TI concentrarse en otras actividades productivas, como mejoras de procesos y optimización de sistemas. Por el contrario, si las personas ahora están confinadas a actividades que AIOps puede realizar fácilmente, esto podría crear un problema de recursos.

Pensamientos finales

Algunas de las principales opciones a considerar son AppDynamics, Splunk Enterprise, Moogsoft, Sumo Logic y Para aprovechar todas las ventajas de AIOps, las organizaciones deben hacer más que adoptar herramientas con algoritmos estadísticos basados ​​en correlación. Las organizaciones deben implementar una plataforma AIOps que brinde transparencia, observabilidad y responsabilidad de extremo a extremo. Instaná; su decisión dependerá de los beneficios comerciales exactos de AIOps que busca lograr, los casos de uso y su panorama de TI actual.