La guía esencial de AIOps

AIOps es el proceso de automatización y mejora de las operaciones de TI mediante el uso de análisis y aprendizaje automático para grandes conjuntos de datos. Estos nuevos algoritmos de aprendizaje pueden examinar grandes cantidades de datos de redes y máquinas para identificar patrones que los operadores humanos no siempre pueden reconocer. Estos patrones pueden señalar la causa raíz de los problemas actuales y prever consecuencias futuras. El objetivo final de AIOps es automatizar los procedimientos regulares para aumentar la precisión y la velocidad de detección de problemas, lo que permite que el personal de TI satisfaga las crecientes demandas de manera más eficiente.

Historias y orígenes

Gartner creó por primera vez el término AIOps en 2016. Gartner define las plataformas AIOps en su Guía de mercado para plataformas AIOps como "sistemas de software que combinan big data e inteligencia artificial (IA) o funcionalidades de aprendizaje automático para mejorar y reemplazar parcialmente una amplia gama de procesos y tareas de operaciones de TI, como la disponibilidad y el monitoreo del rendimiento, la correlación y el análisis de eventos, la gestión y automatización de servicios de TI".

AIOps ahora

Se espera más de los equipos de operaciones que nunca antes. Las herramientas y métodos antiguos parecen no desaparecer nunca, lo que ocurre con regularidad y que a veces puede parecer cómico. Sin embargo, los mismos equipos de operaciones están bajo presión constante para gestionar un número cada vez mayor de nuevos proyectos y tecnologías, a veces con niveles de empleo estáticos o en descenso. Además, las mayores frecuencias de cambio y el mayor rendimiento del sistema a menudo hacen que los datos producidos por estas herramientas de monitoreo sean casi incomprensibles.

Para superar estos obstáculos, AIOps:

• Integra información de distintas fuentes: las técnicas, herramientas y soluciones de operaciones de TI convencionales agregan y promedian datos de formas poco sofisticadas que amenazan la integridad de los datos (consulte el enfoque de agregación conocido como "promedios de promedios" como ejemplo). No fueron diseñados para la cantidad, diversidad y velocidad de los datos creados por las infraestructuras de TI complejas e interconectadas de la actualidad. Un componente central de una plataforma AIOps es su capacidad para recopilar conjuntos de datos masivos y, al mismo tiempo, preservar la integridad de los datos para un análisis exhaustivo. Siempre debe poder acceder a los datos de origen de los cuales se derivan conclusiones agregadas.
• Simplifica el análisis de datos: la capacidad de los sistemas AIOps para correlacionar estos enormes conjuntos de datos heterogéneos es una distinción clave. Solo con los mejores datos es posible realizar el mejor análisis. Luego, la plataforma utiliza un análisis automatizado de estos datos para descubrir las causas fundamentales de los problemas actuales y pronosticar problemas futuros mediante el estudio de las intersecciones entre flujos aparentemente no relacionados de muchas fuentes.
• Respuesta automatizada: identificar y pronosticar problemas es crucial, pero los sistemas AIOps tienen el mayor efecto cuando alertan a las personas adecuadas, solucionan automáticamente el problema detectado y, en el mejor de los casos, ejecutan órdenes para evitar que el problema vuelva a ocurrir. Las soluciones habituales, como reiniciar un componente o desfragmentar un disco completo, se pueden gestionar de forma automática, lo que permite que el personal intervenga solo cuando se hayan agotado los métodos estándar.

Principales beneficios organizacionales de AIOps

AIOps puede ofrecer ventajas comerciales sustanciales a una empresa al automatizar los procesos de operaciones de TI para optimizar y aumentar el rendimiento del sistema. Por ejemplo:

• Evitar tiempos de inactividad aumenta la satisfacción del cliente y la confianza del personal.

• La integración de fuentes de datos previamente aisladas permite un análisis y una comprensión más completos.

• Acelerar el análisis y la corrección de las causas raíz ahorra tiempo, dinero y activos.

• La prestación del servicio se mejora acelerando y estandarizando la respuesta a incidentes.

• Encontrar y resolver problemas complejos más rápidamente aumenta las capacidades de TI para soportar la expansión.

• Identificar y mitigar problemas de forma proactiva permite a los profesionales de TI concentrarse en análisis y optimización de mayor valor.

• Una reacción proactiva mejora las proyecciones de crecimiento del sistema y de las aplicaciones para satisfacer la demanda futura.

• Agregar "holgura" a un sistema sobrecargado al realizar tareas menores, permitiendo que las personas se concentren en asuntos de orden superior, lo que resulta en una mayor producción y una mejor moral.