O que é AIOps?

Atualmente, 91% dos tomadores de decisão de TI reconhecem que a automação é um divisor de águas para amanhã: eles antecipam que, nos próximos três a cinco anos, todos os sistemas de TI serão capazes de reagir de forma autônoma em alinhamento com as metas de negócios. A chave para a operação automatizada (AO) em TI é o uso de inteligência artificial via AIOps. É um sistema que emprega tecnologia de IA para antecipar/identificar ocorrências proativas e reativas a partir de dados não estruturados gerados por diversos instrumentos de monitoramento e outras fontes. Isso tem grandes implicações para a TI como a conhecemos hoje.

O que é AIOps?

O Gartner define AIOps como um meio de “ combinar big data e aprendizado de máquina para automatizar processos de operações de TI, incluindo correlação de eventos, detecção de anomalias e determinação de causalidade ”. O Gartner cunhou a frase em 2016 como uma classificação do setor para tecnologias de análise de aprendizado de máquina que aprimoram a análise de operações de TI.

Desde então, testemunhamos o surgimento de AIOps não apenas como metodologia, mas também como um tipo de plataforma de software que reúne todas as ferramentas de que a TI precisa para análise e tratamento de dados de eventos/máquinas, sem a necessidade de construí-los do zero.

Simplificando, o AIOps combina diversas soluções manuais de operações de TI em uma única plataforma de operações de TI intuitiva, inteligente e automatizada. Com visibilidade e contexto de ponta a ponta, sua equipe e você podem reagir mais rapidamente — até mesmo preventivamente — a lentidões e interrupções. Em seu núcleo, encontra-se um dilúvio de dados (agora devidamente organizados) e algoritmos avançados de análise de dados.

( Leia também: O que é Interface de Programação de Aplicativos)

Quais são os componentes do AIOps?

AIOps faz uso dos seguintes elementos para aprimorar as operações de TI:

1. Consolidação de dados de diferentes fontes

AIOps coleta dados de vários fluxos de infraestrutura de TI, como registros de eventos, monitoramento do sistema, aplicativos, dados de trabalho e tíquetes. A eliminação dos silos de informações torna mais simples gerenciar, monitorar e conectar eventos de rede para identificar a causa.

2. Algoritmos de IA

Abrange algoritmos de ML e IA específicos do setor ou de TI. Os principais objetivos e recursos de uma empresa de TI determinam seus conteúdos e estruturas. Esses algoritmos estabelecem os objetivos operacionais que a inteligência artificial priorizará.

3. Regras de negócio

AIOps emprega lógica de negócios e classificação de padrões para identificar de forma confiável eventos que exigem uma reação. Ele pode até empregar métodos de aprendizado de máquina que permitem criar regras exclusivas para detectar anormalidades dependentes de conjuntos de dados de treinamento. A distinção entre atividade de rede “regular” e “anômala” é estabelecida por meio de regras e padrões.

4. Processamento de dados

O processamento de dados em tempo real permite que as equipes de ITOps cumpram seus objetivos de otimização de desempenho e auxilia os analistas de segurança na implantação de contramedidas. A IA permite a ingestão e análise eficazes de enormes quantidades de dados em escala e também em tempo real. Como consequência, você pode detectar anormalidades e reagir a eventos reconhecidos pelas ferramentas AIOps mais rapidamente.

5. Tecnologias cognitivas

Este é o recurso que define AIOps. O exame inteligente de grandes quantidades de dados é realizado pela inteligência artificial. Por meio de equações matemáticas que correlacionam e filtram os dados da máquina para gerar histogramas, gráficos e visuais, ele realiza uma análise aprofundada. Além disso, o aprendizado de máquina pode “aprender” com suas ações e ajustar o modelo de acordo, de forma autônoma. Os insights são apresentados usando painéis dinâmicos (e geralmente em tempo real).

6. Fluxos de trabalho conectados

AIOps pode ser usado para automatizar e coordenar diversas operações de TI. Ele pode, por exemplo, realizar avaliação em tempo real de funcionalidades recém-introduzidas ou inspeção detalhada de toras para descobrir falhas e anormalidades. Para permitir isso, as plataformas AIOps são conectadas a outros componentes do ecossistema de monitoramento de TI por meio de interfaces de programação de aplicativos (APIs).

Como funciona o AIOps?

O funcionamento do AIOps pode ser dividido em três etapas.

• Primeiro, ele reúne e agrega as enormes e crescentes quantidades de dados gerados por diferentes componentes da infraestrutura de TI. Isso pode conter requisitos de aplicação, instrumentos de monitoramento de desempenho ou sistemas de tíquetes de serviço.

• Em segundo lugar, ele diferencia de forma inteligente entre "sinais" e "ruído". Em seguida, ele organiza e conecta essas informações relevantes de acordo com vários parâmetros, como idioma, cronologia e topologia. Isso facilita a identificação de incidentes e padrões críticos associados a problemas de desempenho e disponibilidade do sistema — juntamente com o mínimo de falsos positivos e falsos negativos.

• Em terceiro lugar, identifica as causas subjacentes dos incidentes e informa os departamentos de TI e DevOps para uma correção oportuna. Em certos casos, pode até resolver essas dificuldades automaticamente sem intervenção humana.

• Por fim, facilita a colaboração entre indivíduos que gerenciam a infraestrutura de TI. AIOps não apenas alertará os agentes e grupos relevantes, mas também incentivará a colaboração entre eles, especialmente quando as pessoas estiverem geograficamente dispersas. Além disso, mantém dados de eventos que ajudam a agilizar o diagnóstico futuro de circunstâncias semelhantes.

6 principais benefícios do AIOps

Tanto as empresas de tecnologia quanto as empresas com grandes equipes de TI estão adotando cada vez mais AIOps pelos seguintes motivos:

1. Maior observabilidade

Observabilidade é a capacidade de consumir, agregar e analisar um fluxo contínuo de dados de desempenho de programas dispersos e do hardware em que operam. Isso permite monitoramento, solução de problemas e depuração mais eficientes do aplicativo para atender aos acordos de nível de serviço (SLAs) e outras necessidades de negócios.

2. Automatize ações preditivas

Os sistemas AIOps podem analisar e correlacionar dados para fornecer análises avançadas e ações automatizadas. Usando a análise preditiva, você pode automatizar a otimização dinâmica de recursos, garantindo o desempenho do aplicativo e diminuindo com segurança o custo dos recursos, mesmo durante a imprevisibilidade significativa da demanda.

3. Minimize o tempo de inatividade

O tempo de inatividade do sistema e do aplicativo pode ser caro devido à perda de receita, produtividade reduzida e danos à reputação. O AIOps permite que as equipes de TI, DevOps, DevSecOps ou engenharia de confiabilidade do local (SRE) reconheçam e respondam a problemas em desenvolvimento antes que se tornem problemas significativos e calamitosos.

4. Fique por dentro das ameaças de segurança

À medida que os ambientes se desenvolvem em termos de complexidade e tamanho, o número de riscos a serem enfrentados também aumenta. As técnicas manuais não conseguem acompanhar o ritmo das mudanças, mas as soluções AIOps permitem que você identifique, avalie, priorize e corrija problemas de vulnerabilidade.

5. Otimizar o uso de recursos humanos

A detecção automática de problemas operacionais e os scripts de reação reprogramados diminuirão os custos operacionais ao permitir a alocação eficiente de recursos. Isso também libera recursos humanos para se concentrar em tarefas novas e complicadas, resultando em uma melhor experiência do funcionário.

6. Melhore os resultados

Ao eliminar a confusão operacional de TI e integrar dados de operações de diversas configurações de TI, os AIOps podem identificar problemas de raiz e sugerir soluções com mais rapidez e precisão do que um ser humano poderia. Isso permite que as empresas estabeleçam e alcancem metas de tempo médio para resolução (MTTR) que antes eram inatingíveis. Isso faz uma enorme diferença para organizações de serviços compartilhados e provedores de serviços gerenciados.

Existe uma desvantagem para AIOps?

AIOps tem várias vantagens; no entanto, sua implantação tem sua parcela de desvantagens. A implementação de AIOps requer a introdução de modificações substanciais nos processos de TI. Além disso, altera as funções e deveres da equipe de TI. Os funcionários podem considerar isso uma ameaça, pois temem que isso possa resultar em realocação ou demissão.

Além disso, você precisa de uma compreensão abrangente de AIOps para automatizar as atividades com eficiência. Embora esta tecnologia automatize a maioria dos processos, não é totalmente independente. Isso requer a presença de um indivíduo dentro da organização que esteja totalmente familiarizado com suas operações.

AIOps principalmente automatiza operações regulares que não precisam de conhecimento especializado. Isso permite que os funcionários de TI se concentrem em outras atividades produtivas, como aprimoramentos de processos e otimização de sistemas. Por outro lado, se as pessoas agora estiverem confinadas a atividades que AIOps podem realizar facilmente, isso pode criar um problema de recursos.

Pensamentos finais

Algumas das principais opções a serem consideradas são AppDynamics, Splunk Enterprise, Moogsoft, Sumo Logic e Para aproveitar todas as vantagens do AIOps, as organizações devem fazer mais do que adotar ferramentas com algoritmos estatísticos baseados em correlação. As organizações devem implantar uma plataforma AIOps que forneça transparência, observabilidade e responsabilidade de ponta a ponta. Instantânea; sua decisão dependerá dos benefícios comerciais exatos de AIOps que você deseja alcançar, dos casos de uso e de seu cenário de TI atual.