O que é AIOps?

A AIOps aproveita recursos de big data, análise de dados e ML para:

• Ingira e agregue os enormes (e cada vez maiores) volumes de dados gerados pelos componentes de TI, demandas de aplicações e ferramentas de monitoramento de desempenho e sistemas de tickets de serviço em uma stack de tecnologia corporativa.

• Separe de forma inteligente os "sinais" do "ruído" a fim de detectar eventos e padrões importantes ligados a problemas de desempenho e disponibilidade de aplicações.

• Analise as causas raiz e relate-as à TI e ao DevOps para obter resposta e remediação rápidas ou, em alguns casos, resolver automaticamente esses problemas sem intervenção humana.

Ao integrar várias ferramentas de operações de TI manuais e separadas em uma única plataforma de operações de TI inteligente e automatizada, a AIOps permite que as equipes de operações de TI respondam de forma mais rápida, e até mesmo de maneira proativa, a interrupções e falhas, com visibilidade e contexto de ponta a ponta

Ele ajuda as empresas a preencher a lacuna entre cenários de TI diversos, dinâmicos e difíceis de monitorar e equipes de TI isoladas, por um lado, e as expectativas dos usuários sobre o desempenho e a disponibilidade do aplicativo, por outro. Com a proliferação de iniciativas de transformação digital em todos os setores empresariais, muitos especialistas veem a AIOps como o futuro do gerenciamento de operações de TI.

A AIOps pode incorporar uma variedade de estratégias de IA e funcionalidades, incluindo produção e agregação de dados, algoritmos, orquestração e visualização.

Os algoritmos codificam o conhecimento especializado de TI, a lógica de negócios e as metas, permitindo que as plataformas de AIOps priorizem eventos de segurança e tomem decisões de desempenho. Os algoritmos formam a base para o aprendizado de máquina (ML) e permitem que as plataformas estabeleçam linhas de base e se adaptem à medida que os dados do ambiente mudam.

Aprendizado de máquina usa algoritmos e técnicas - como supervisionado, não supervisionado, por reforço e deep learning—para ajudar os sistemas a aprender com grandes conjuntos de dados e se adaptar a novas informações. Na AIOps, o ML ajuda na detecção de anomalias, na análise de causa raiz (RCA), na correlação de eventos e na análise preditiva.

Os programas de AIOps coletam dados de vários componentes de rede e fontes de dados. O Analytics interpreta os dados brutos para criar novos dados e metadados que ajudam os sistemas e as equipes a identificar tendências, isolar problemas, prever demandas de capacidade e gerenciar eventos.

A automação de funcionalidades dentro das ferramentas de AIOps permite que os sistemas de AIOps atuem com base em insights em tempo real. Por exemplo, a análise preditiva de dados pode prever um aumento no tráfego de dados e acionar um fluxo de trabalho de automação para alocar armazenamento adicional conforme necessário (de acordo com as regras algorítmicas).

As ferramentas de visualização de dados na AIOps apresentam dados por meio de dashboards, relatórios e gráficos, para que as equipes de TI possam monitorar alterações e tomar decisões que vão além dos recursos do software de AIOps.

A AIOps usa uma plataforma de big data para agregar dados, equipes e ferramentas isolados de ITOps em um só lugar. Esses dados podem incluir:

• Dados históricos de desempenho e eventos
• Eventos de operações em tempo real
• Registros e métricas do sistema
• Dados de rede, incluindo dados de pacotes
• Dados e emissão de bilhetes relacionados a incidentes
• Dados de demanda do aplicativo
• Dados de infraestrutura

As plataformas de AIOps então aplicam análise focada e ferramentas de ML para:

• Separe os alertas de eventos significativos dos "ruídos". A AIOps examina os dados do ITOps e separa os sinais, diferenciando eventos anormais de ruído (todo o resto) e identificando padrões de dados.

• Identifique as causas raiz e proponha soluções. A AIOps pode correlacionar eventos anormais com outros dados de eventos em ambientes para identificar a causa de uma interrupção ou problema de desempenho e sugerir soluções.

• Automatize as respostas, incluindo a resolução proativa e em tempo real. No mínimo, as ferramentas de AIOps podem encaminhar automaticamente alertas e soluções recomendadas para as equipes de TI apropriadas e até criar equipes de resposta com base na natureza do problema e da solução. Em muitos casos, eles também podem processar resultados de ML e acionar respostas automáticas do sistema para lidar com problemas à medida que surgem (e, muitas vezes, antes que os usuários saibam que ocorreram).

• Aprenda continuamente para melhorar o tratamento de problemas futuros. Os modelos de IA podem ajudar os sistemas a entender e se adaptar às mudanças no ambiente (quando uma equipe de DevOps provisiona uma nova infraestrutura ou reconfigura a infraestrutura existente, por exemplo).

A jornada para a AIOps é diferente em cada organização. Depois que os líderes empresariais destilam uma estratégia de AIOps, eles podem começar a incorporar ferramentas que ajudam as equipes de TI a observar, prever e responder rapidamente aos problemas de TI. 

Ao escolher ferramentas para melhorar a AIOps, muitas equipes consideram as seguintes funcionalidades:

• Observabilidade: observabilidade é o grau em que é possível entender o estado ou a condição interna de um sistema complexo com base apenas no conhecimento de suas saídas externas. Quanto mais observável for um sistema, mais rápido e precisamente as equipes poderão navegar pelo caminho dos problemas de desempenho identificados até as causas raiz, tudo sem a necessidade de testes ou programação adicionais.
  
  As principais ferramentas de observabilidade oferecem visibilidade profunda dos modernos serviços e aplicações de negócios distribuídos para identificação e resolução de problemas automatizadas e mais rápidas.
  
  Na TI e na computação em nuvem, a observabilidade usa ferramentas e práticas avançadas de software para agregar, correlacionar e analisar fluxos constantes de dados de desempenho de aplicações distribuídas e do hardware e das redes em que são executados. A observabilidade facilita processos mais eficazes de monitoramento, solução de problemas e depuração de aplicativos e redes, para que os sistemas continuem a atender às expectativas de experiência do usuário, aos acordos de nível de serviço (SLAs) e a outros requisitos comerciais.
  
  
• Análise preditiva: A análise preditiva é um ramo da análise avançada que faz previsões sobre resultados futuros usando dados históricos, modelagem estatística, técnicas de mineração de dados e aprendizado de máquina. Na AIOps, as equipes usam a análise preditiva de dados para encontrar padrões de dados e identificar riscos e oportunidades.
  
  As empresas modernas são inundadas por dados de repositórios de dados díspares em toda a organização. A análise preditiva de dados usa ferramentas como modelos de logística eregressão, redes neurais e árvores de decisão para obter insights praticáveis de grandes quantidades de dados corporativos e fazer previsões sobre eventos futuros do sistema.
  
  
• Resposta proativa: algumas soluções de AIOps responderão proativamente a eventos indesejados, como lentidões e interrupções, trazendo o desempenho da aplicação e o gerenciamento de recursos juntos em tempo real.
  
  Alimentando métricas de desempenho da aplicação em algoritmos preditivos, eles podem identificar padrões e tendências que coincidem com diferentes problemas de TI.
  
  E, dada sua capacidade de fazer forecasting de problemas de TI antes que ocorram, as ferramentas de AIOps podem automatizar a resolução para lidar com os problemas do sistema prontamente. As tecnologias de automação de resposta a incidentes são essenciais para o gerenciamento eficaz de sistemas de TI. Elas podem ajudar as empresas a melhorar a experiência do cliente e do cliente, além de aprimorar consideravelmente as principais métricas de desempenho, como o tempo médio para detecção (MTTD). Além disso, os sistemas de AIOps oferecem uma rede de segurança para as equipes de operações de TI, lidando com questões que podem passar despercebidas apenas com a supervisão humana.
  

As plataformas de AIOps podem oferecer às organizações vários níveis de automação, dependendo das necessidades de TI e da estratégia de AIOps.

Com uma abordagem independente de domínio, o software de AIOps coleta dados de uma ampla variedade de fontes para resolver problemas em vários domínios operacionais (rede, armazenamento e segurança, por exemplo). Essas ferramentas oferecem uma visão abrangente e holística do desempenho geral, ajudando as organizações a lidar com problemas que abrangem várias áreas.

No entanto, elas podem não fornecer os insights detalhados que as equipes de TI precisam para lidar com pontos problemáticos específicos ou atender às necessidades exclusivas do setor. A natureza abrangente das ferramentas independentes de domínio significa que elas se destacam em oferecer uma visão geral, mas podem não apresentar soluções de gerenciamento de incidentes direcionadas para desafios sutis.

As ferramentas de AIOps centradas em domínio se concentram em um domínio específico, seja um ambiente de TI ou um setor específico. Embora essas ferramentas não cubram todo o cenário de TI, elas são altamente especializadas, com modelos de IA treinados em conjuntos de dados específicos de seu domínio. Essa especialização permite que eles forneçam insights e soluções precisos.

Por exemplo, em um contexto de rede, uma ferramenta centrada em domínio pode identificar com precisão a causa de um gargalo, entendendo protocolos e padrões de rede padrão. E, graças ao treinamento especializado e ao foco, ele pode determinar se a lentidão é resultado de um ataque de distributed denial-of-service (DDoS) ou de uma simples configuração incorreta do sistema.

Independentemente do tipo de ferramenta escolhida por uma organização, é importante que as equipes:

• Treine modelos de IA com conjuntos de dados abrangentes e representativos para alcançar a confiabilidade e a precisão ideais.

• Use modelos de IA transparentes e justos para que os stakeholders possam compreender a tomada de decisão baseada em IA.

• Treine as equipes de TI para usar ferramentas e insights de forma eficaz para uma transição da AIOps mais suave.

• Designe um ser humano para supervisionar e validar a conclusão do modelo de IA para manter as equipes e os sistemas responsáveis.

Tanto a AIOps quanto o DevOps são metodologias projetadas para aprimorar as operações de TI, mas se concentram em diferentes aspectos do ciclo de vida do software.

O DevOps visa integrar as equipes de desenvolvimento e operações para promover a colaboração e a eficiência em todo o processo de desenvolvimento de software. Ele simplifica e automatiza os processos de programação, teste e implementação e acelera a integração contínua e os pipelines de entrega contínua (CI/CD), permitindo lançamentos de software mais rápidos e confiáveis.

O DevOps também usa ferramentas como infraestrutura como código e plataformas de colaboração para quebrar silos entre equipes e garantir que as atualizações de software possam ser entregues rapidamente, sem comprometer a qualidade.

Enquanto o DevOps se concentra em acelerar e refinar o desenvolvimento e a implementação de software, a AIOps usa IA para otimizar o desempenho dos ambientes de TI corporativos, garantindo que os sistemas funcionem sem problemas e de forma eficiente. As plataformas de AIOps usam ML e análise de big data para analisar grandes quantidades de dados operacionais para ajudar as equipes de TI a detectar e lidar com problemas de forma proativa.

Quando usados em conjunto, os serviços de AIOps e DevOps podem ajudar as empresas a criar uma abordagem complementar e abrangente para gerenciar todo o ciclo de vida do software.

Os serviços de AIOps podem ajudar as empresas a lidar com vários casos de uso, incluindo:

As análises de causa raiz (RCAs) determinam a causa raiz dos problemas para corrigi-los com soluções adequadas. A RCA ajuda as equipes a evitar o trabalho contraproducente de tratar os sintomas de um problema, em vez do problema central.

Por exemplo, uma plataforma de AIOps pode rastrear a origem de uma interrupção de rede para resolvê-la imediatamente e estabelecer proteções para evitar que o mesmo problema ocorra no futuro.

As ferramentas de AIOps podem vasculhar grandes quantidades de dados históricos e descobrir pontos de dados atípicos dentro de um conjunto de dados. Esses valores discrepantes ajudam as equipes a identificar e prever eventos problemáticos (violações de dados, por exemplo) e evitar as consequências possivelmente dispendiosas desses eventos (RP negativas, multas regulatórias e recusas na confiança do consumidor, entre outras questões).

As aplicações modernas geralmente são separadas por várias camadas de abstração, dificultando a compreensão de quais servidores locais, recursos de armazenamento e recursos de rede estão dando suporte a quais aplicações. A AIOps ajuda a preencher essa lacuna.

Ele atua como uma ferramenta de monitoramento para infraestrutura de nuvem, virtualização e sistemas de armazenamento, relatando métricas como uso, disponibilidade e tempos de resposta. Além disso, a AIOps usa recursos de correlação de eventos para consolidar e agregar informações para que os usuários possam consumir e entender informações com mais facilidade.

Para a maioria das organizações, a adoção da nuvem é gradual, não atacadista. Isso geralmente resulta em ambientes de multinuvem híbrida(incluindo muitas partes interconectadas que dependem de tecnologias como APIs e microsserviços) com várias dependências que podem mudar com muita rapidez e frequência para serem documentadas. Ao fornecer visibilidade clara dessas interdependências, a AIOps pode reduzir drasticamente os riscos operacionais da migração para a nuvem e uma abordagem de nuvem híbrida.

O DevOps acelera o desenvolvimento, dando às equipes de desenvolvimento mais poder para provisionar e reconfigurar a infraestrutura de TI, mas as equipes ainda devem gerenciar a arquitetura. A AIOps fornece a visibilidade e a automação que as equipes de TI precisam para compatibilidade com o DevOps sem supervisão humana excessiva.

O benefício principal da AIOps é que ele permite que as equipes de ITOps identifiquem, lidem com e resolvam lentidões e interrupções mais rapidamente do que poderiam sifting manualmente por alertas de múltiplas ferramentas e componentes. Isso permite que as empresas alcancem:

Ao cortar o ruído das operações de TI e correlacionar os dados das operações de vários ambientes de TI, a AIOps pode identificar as causas raiz e propor soluções com mais rapidez e precisão do que humanamente possível. A identificação acelerada de problemas e os processos de resolução de incidentes permitem que as organizações definam e atinjam metas de MTTR antes impensáveis.

A identificação automática de problemas operacionais e scripts de resposta reprogramados reduzem os custos operacionais e impulsionam uma alocação de recursos mais precisa. Também reduz a carga de trabalho da equipe de TI e libera recursos de pessoal para trabalhos mais inovadores e complexos, melhorando a experiência do funcionário.

As integrações nas ferramentas de monitoramento de AIOps facilitam uma colaboração mais eficaz entre as equipes de DevOps, ITOps, governança e segurança. E melhor visibilidade, comunicação e transparência permitem que essas equipes melhorem a tomada de decisão e respondam aos problemas com mais rapidez.

Com recursos de análise preditiva de dados integrados, as plataformas de AIOps aprendem continuamente a identificar e priorizar os alertas mais urgentes. Isso ajuda as equipes de TI a lidar com problemas em potencial antes que eles causem downtime não planejado, interrupções e paralisações no serviço.