¿Qué es AIOps? (Inteligencia Artificial para Operaciones de TI)

AIOps es un término acuñado en 2017 por Gartner. AIOps se refiere al uso de big data, capacidades de análisis avanzadas y aprendizaje automático para mejorar los flujos de trabajo operativos y funcionales de los equipos de TI. Estas plataformas funcionan en tecnología multi-capas y permiten el uso simultáneo de varias fuentes de datos y herramientas de análisis.

Los entornos de aplicación en empresas de gran escala producen grandes cantidades de datos y registros de información. Esta complejidad cada vez mayor de los datos entrantes y la naturaleza híbrida de los servicios y aplicaciones ejerce una gran presión sobre las operaciones de TI. En consecuencia, más empresas están empleando AIOps que nunca. El objetivo es automatizar las operaciones de TI, identificar patrones de manera inteligente, mejorar los procesos y tareas comunes y resolver problemas de TI. AIOps combina la gestión de servicios, la gestión del rendimiento y la automatización para lograr conocimientos y mejoras continuas.

Implementación de AIOps

Las soluciones de AIOps permiten un sistema centralizado de interacción entre diferentes funciones de TI para optimizar las operaciones. Tienen un enfoque estandarizado similar a la función cognitiva humana. A continuación, se muestra el proceso paso a paso para implementar AIOps:

• Revisar grandes volúmenes de datos en un entorno de TI moderno y seleccionar solo la información relevante a través de algunas técnicas de filtrado y priorización preestablecidas.
• Realizar un análisis de correlación exhaustivo de los datos para descubrir patrones, dependencias y relaciones inherentes dentro de los datos, reduciendo inteligentemente el ruido.
• Agrupar los datos en diferentes clusters y agrupaciones para prepararlos para análisis avanzados.
• Investigar las causas raíz de las diferentes tendencias y eventos, y aprender los puntos focales de la información operativa para fines de inferencia.
• Facilitar la colaboración entre equipos de TI multifuncionales y escalar notificaciones a los operadores relevantes en caso de ciertos eventos o problemas.
• Automatizar la resolución y la remediación sin necesidad de intervención humana.

Capacidades clave de AIOps

Algunas de las capacidades clave son las siguientes:

Eliminación de ruido

El ruido, es decir, las alarmas y alertas, afectan a los equipos de TI cada hora. AIOps reduce inteligentemente el ruido identificando problemas raíz y proporcionando soluciones a alta velocidad. Esto, a su vez, reduce el tiempo medio de respuesta y reparación (MTTR).

Correlación de eventos

AIOps explora los datos subyacentes para encontrar patrones y relaciones importantes utilizando el análisis de correlación. Utiliza factores como el tiempo, la topología y el texto de los registros de datos. Analiza y procesa las alertas de incidentes y extrae conocimientos cruciales de ellos que pueden ayudar a identificar incidentes futuros.

Coordinación fluida

Las plataformas de AIOps facilitan la coordinación sin fricciones entre los equipos de ITOps, DevOps, Seguridad, SRE y gobernanza. Proporciona datos de análisis y monitoreo adecuados a cada función para acelerar la colaboración entre equipos dentro de la empresa.

Automatización

Estas soluciones automatizan protocolos rutinarios, como el procesamiento de alertas de sistema menores, la satisfacción de solicitudes de usuarios o la asignación de recursos de TI a equipos. También son capaces de respuestas y rectificaciones de incidentes automatizadas. Esto acelera las operaciones de TI y permite un flujo de trabajo más rápido y eficaz.

Remediación y resolución

Al realizar un análisis de causa raíz poderoso, AIOps puede solucionar problemas a gran escala y automatizar soluciones para incidentes y comportamientos anómalos recurrentes.

Casos de uso de AIOps

Los sistemas de AIOps aprovechan big data, modelado predictivo y análisis avanzados para contrarrestar algunos casos de uso populares, como:

Detección proactiva de anomalías

A través del análisis de datos históricos, AIOps identifica puntos de datos anómalos. Esto permite a los equipos de TI reconocer fácilmente desviaciones del comportamiento normal y prevenir problemas costosos como violaciones de datos o roturas arquitectónicas.

Análisis de causa raíz

AIOps ayuda a diagnosticar con precisión las causas raíz de los problemas y a remediarlos con soluciones adecuadas. Esto puede ayudar a los equipos de TI alivianando la carga de trabajo de rastrear los síntomas básicos de estos problemas. Las plataformas de AIOps también establecen protocolos de seguridad para proteger contra problemas futuros.

Monitoreo del rendimiento

AIOps también se utiliza como herramienta para monitorear la infraestructura de red completa. Monitorea la salud y el rendimiento de cada componente; difundiendo factores como la disponibilidad, los tiempos de respuesta y la usabilidad.

Análisis predictivo

Además de detectar problemas operativos temprano, también emplea modelos de aprendizaje automático avanzados para hacer predicciones sobre posibles problemas futuros.

Migración a la nube

En casos en los que las empresas adoptan un modelo de nube híbrida, AIOps proporciona excelente visibilidad en las interdependencias y aumenta la eficiencia operativa. También ayuda a controlar la expansión de la nube (instancias de nube no controladas), evitando así sobrecostos innecesarios.

Beneficios de AIOps

Los beneficios para las empresas son ilimitados, y van desde la mejora de la productividad de los empleados hasta la reducción directa de los costos funcionales. Otros beneficios que ofrecen las soluciones de AIOps a las organizaciones son:

• Mejora de la disponibilidad y la confiabilidad de los sistemas de TI
• Mejor colaboración técnica entre diferentes funciones de TI
• Resolución y gestión predictiva de problemas potenciales en tiempo real
• Transformación digital más rápida al ayudar con la migración a la nube y la seguridad
• Agrupación de funciones de monitoreo en un sistema centralizado interactivo
• Reducción de falsas alarmas para diferentes tipos de eventos y alertas
• Desarrollo más rápido de servicios y mejor alineación en la comprensión de su impacto

Empezar con AIOps

Para la adopción de AIOps en toda la empresa, una organización necesita identificar los puntos dolorosos en sus operaciones de TI que necesitan mejorar. Esto ayudará a finalizar un caso de negocio para el cual se implementará AIOps. Es fundamental comprender los diferentes tipos de soluciones de AIOps disponibles para seleccionar la óptima para el negocio. Las soluciones centradas en el dominio solo funcionan en algunos casos de uso porque están desarrolladas específicamente para un dominio único. Por otro lado, las soluciones agnósticas del dominio pueden funcionar en varios dominios. Una vez seleccionada la solución preferida, es importante formular un plan de implementación y gobernanza.

Si desea obtener más información sobre AIOps y otras tecnologías de inteligencia artificial, consulte los blogs relevantes en unite.ai para ampliar su conocimiento en este dominio.