AIOps

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AIOps

O AIOps usa inteligência artificial para simplificar o gerenciamento de operações de TI, além de acelerar e automatizar a resolução de problemas em ambientes de TI modernos e complexos.

O que é AIOps?

O AIOps (para inteligência artificial para operações de TI) é a implementação de inteligência artificial (IA) para aprimorar operações de TI. Especificamente, o AIOps usa recursos de big data, análise de dados e machine learning para realizar as seguintes tarefas:

  • Coletar e agregar os grandes e cada vez maiores volumes de dados de operações gerados por vários componentes, aplicativos e ferramentas de monitoramento de desempenho da infraestrutura de TI
  • Filtrar de maneira inteligente 'sinais' do 'ruído' para identificar eventos e padrões significativos relacionados a problemas de desempenho e de disponibilidade do sistema.
  • Diagnosticar causas raiz e relatar ao departamento de TI para resposta e remediação rápida ou, em alguns casos, resolver automaticamente esses problemas sem intervenção humana.

Ao substituir civersas ferramentas de operações de TI manuais e separadas por uma plataforma de operações de TI única, inteligente e automatizada, o AIOps possibilita que as equipes de operações de TI respondam rapidamente e proativamente às lentidões e às interrupções com muito menos esforço.

Ele preenche a lacuna entre, de um lado, um cenário de TI cada vez mais complexo, dinâmico e difícil de monitorar e, por outro lado, as expectativas do usuário por pouca ou nenhuma interrupção no desempenho e na disponibilidade do aplicativo. A maioria dos especialistas considera o AIOps como o futuro do gerenciamento de operações de TI.

Saiba mais sobre o AIOps

Por que precisamos do AIOps?

Hoje, a maioria das organizações está mudando de uma infraestrutura tradicional de sistemas físicos estáticos e separados para uma combinação dinâmica de ambientes on-premises, de cloud gerenciada, de cloud privada e de cloud pública, executando em recursos virtualizados ou definidos por software que escalam e reconfiguram constantemente.

Aplicativos e sistemas nesses ambientes geram um tsunami de dados que não para de crescer. De fato, a Gartner estima que a infraestrutura de TI corporativa média gera de duas a três vezes mais dados de operações de TI a cada ano.

Soluções tradicionais de gerenciamento de TI com base em domínio não conseguem acompanhar o volume. Elas não conseguem classificar de forma inteligente os eventos significativos em meio às quantias enormes de dados circundantes. Elas não conseguem correlacionar dados entre ambientes diferentes, mas interdependentes. E elas não podem oferecer o insight em tempo real e a análise preditiva que as equipes de operações de TI necessitam para responder aos problemas de maneira rápida o suficiente para atender às expectativas de nível de serviço ao usuário e ao cliente.

Surge o AIOps, que fornece visibilidade aos dados de desempenho e às dependências em todos os ambientes, analisa dados para extrair eventos significativos relacionados às lentidões ou às interrupções, bem como alerta automaticamente a equipe de TI sobre os problemas, suas causas raiz e as soluções recomendadas.

Como funciona o AIOps?

A maneira mais fácil de entender como o AIOps funciona é avaliar o papel que cada tecnologia de componente do AIOps (big data, machine learning e automação) desempenha no processo.

O AIOps usa uma plataforma de big data para agregar em um só lugar os dados isolados das operações de TI. Esses dados podem incluir:

  • Dados de desempenho e de eventos históricos
  • Fluxo de eventos de operações em tempo real
  • Logs e métricas do sistema
  • Dados de rede, incluindo dados de pacotes
  • Dados relacionados a incidentes e à abertura de chamadas
  • Dados com base em documentos relacionados

Além disso, o AIOps aplica recursos voltados à análise de dados e ao machine learning:

  • Separe alertas de eventos significativos do 'ruído': o AIOps usa análise de dados como aplicação de regras e associação de padrões para filtrar seus dados de operações de TI e separar sinais, alertas significativos de eventos anormais, do ruído (e de tudo mais).
  • Identifique causas raiz e proponha soluções: utilizando algoritmos específicos do mercado ou específicos do ambiente, o AIOps consegue correlacionar eventos anormais com outros dados de eventos entre os ambientes para precisar a causa de uma interrupção ou problema de desempenho e sugerir soluções.
  • Automatize respostas, incluindo resolução proativa em tempo real: no mínimo, o AIOps consegue rotear automaticamente alertas e soluções recomendadas às equipes de TI adequadas ou até mesmo criar equipes de resposta com base na natureza do problema e da solução. Em muitos casos, ele pode processar resultados de machine learning para acionar respostas automáticas do sistema para abordar problemas em tempo real, antes mesmo que os usuários estejam cientes de sua ocorrência.
  • Aprenda continuamente para melhorar o tratamento de problemas futuros: com base nos resultados das análises de dados, as capacidades de machine learning podem mudar os algoritmos existentes ou criar novos para identificar problemas com mais antecedência e recomendar soluções mais eficazes. Os modelos de IA também podem ajudar o sistema a aprender sobre as mudanças no ambiente e se adaptar a elas, como uma nova infraestrutura fornecida ou reconfigurada por equipes DevOps.

Benefícios do AIOps

O benefício fundamental do AIOps é que ele permite que as operações de TI identifiquem, abordem e resolvam lentidões e interrupções de forma mais rápida do que é possível por meio de uma triagem manual de alertas das várias ferramentas de operações de TI. Isso resulta em vários benefícios específicos:

  • Alcance um tempo médio de resolução (MTTR) ainda menor: ao cortar por meio dos ruídos das operações de TI e correlacionar dados de operações de vários ambientes de TI, o AIOps consegue identificar as causas raiz e propor soluções com mais rapidez e precisão do que humanamente possível. Isso permite que as organizações definam e alcancem objetivos de MTTR anteriormente impensáveis. Por exemplo, o provedor de telecomunicações Nextel Brasil conseguiu usar o AIOps para reduzir os tempos de resposta a incidentes de 30 minutos para menos de 5 minutos.
  • Migre de gerenciamento reativo para proativo para preditivo: uma vez que ele nunca para de aprender, o AIOps continua a melhorar na identificação de alertas ou sinais menos urgentes que correlacionam com situações mais urgentes. Isso significa que ele pode fornecer alertas preditivos para permitir que as equipes de TI abordem possíveis problemas antes que eles causem lentidões ou interrupções.
  • Modernize suas operações de TI e sua equipe de TI: em vez de serem bombardeadas com todos os alertas de todos os ambientes, as equipes de operações AIOps somente recebem alertas que atendem específicos limiares ou parâmetros de nível de serviço, completos com todo o contexto necessário para fazer o melhor diagnóstico possível e tomar a melhor e mais rápida solução corretiva. Quanto mais o AIOps aprende e automatiza, mais ele ajuda no funcionamento contínuo das operações com menos esforço humano, e mais sua equipe de operações de TI pode se concentrar em tarefas com maior valor estratégico para o negócio.

Casos de uso do AIOps

Além de otimizar as operações de TI, a visibilidade e a automação do AIOps podem suportar e ajudar a impulsionar outras iniciativas importantes de negócios e de TI:

  • Transformação digital: a transformação digital é o que cria a complexidade de TI (por exemplo, vários ambientes, recursos virtualizados, infraestrutura dinâmica) que o AIOps foi projetado para enfrentar. A solução de AIOps ideal dá a uma organização mais liberdade e flexibilidade para se transformar com base em metas de negócios estratégicas, sem se preocupar com o ônus às operações de TI.
  • Adoção da/migração à cloud: para a maioria das organizações, a adoção da cloud é gradual, não em grande escala, resultando em um ambiente multicloud híbrido (cloud privada, cloud pública, vários fornecedores), com várias interdependências que podem mudar muito rapidamente e com muita frequência para serem documentadas. Ao fornecer visibilidade clara sobre essas interdependências, o AIOps consegue reduzir drasticamente os riscos operacionais da migração à cloud e da abordagem de cloud híbrida.
  • Adoção do DevOps: o DevOps acelera o desenvolvimento ao proporcionar às equipes de desenvolvimento mais potência para provisionar e reconfigurar a infraestrutura, mas a TI ainda tem que gerenciar tal infraestrutura. O AIOps fornece a visibilidade e a automação que a TI necessita para dar suporte ao DevOps sem muito esforço de gerenciamento adicional.

AIOps e IBM Cloud

IBM Cloud permite o desenvolvimento e a implementação em arquiteturas multicloud e de TI existente. As soluções AIOps da IBM permitem novas eficiências para as operações de TI ao fornecer uma visibilidade centralizada sobre todos os ambientes, de modo que suas equipes de operações possam diagnosticar problemas e resolver incidentes mais rapidamente.

IBM Cloud Pak for Watson AIOps utiliza machine learning e compreensão de linguagem natural para correlacionar dados estruturados e não estruturados em sua cadeia de ferramentas de operações em tempo real para revelar insights ocultos e ajudar a identificar causas raízes mais rapidamente. Eliminando a necessidade de vários dashboards de controle, o Watson AIOps alimenta insights e recomendações diretamente nos fluxos de trabalho de sua equipe para acelerar a resolução de incidentes.

Para começar a usar, cadastre-se para obter um IBMid e crie a sua conta IBM Cloud.