A observabilidade de AIOps é a prática de incorporar inteligência artificial e aprendizado de máquina na estratégia de observabilidade de uma organização para automatizar operações de TI, como a coleta e análise de dados de telemetria.
AIOps corresponde à aplicação de recursos de IA, como modelos de processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina, para automatizar o gerenciamento de serviços de TI e os fluxos de trabalho operacionais. Observabilidade é a capacidade de entender o estado ou condição interna de um sistema complexo com base apenas no conhecimento de suas saídas externas, especificamente sua telemetria. A combinação dessas práticas fornece ferramentas poderosas para otimização, solução de problemas e automação em ambientes de TI multinuvem complexos.
A observabilidade de AIOps usa técnicas de IA e ML para analisar os logs, métricas e rastreamentos de um sistema e executar operações, incluindo:
Para combinar AIOps e observabilidade, a maioria das organizações utiliza plataformas de observabilidade com funcionalidades integradas de IA. As plataformas modernas de observabilidade geralmente incluem funcionalidades de IA generativa, como interfaces de texto que podem responder a perguntas sobre o status da rede ou ferramentas de visualização de dados em tempo real incorporadas ao dashboard da plataforma. As equipes de TI podem usar essas ferramentas de IA generativa, juntamente com as próprias ferramentas de remediação automatizada impulsionadas por IA da plataforma de observabilidade, para prever o downtime, aumentar a eficiência operacional e melhorar o desempenho das aplicações.
Aqui está um exemplo de como as soluções de AIOps podem ser usadas na observabilidade. Digamos que uma plataforma de observabilidade apresente uma correlação entre um fluxo repentino de alertas sobre aplicações que estão mais lentas e a latência em um roteador central.
A plataforma pode, usando uma linha de base estabelecida do comportamento da rede, identificar a atividade anômala que precedeu a latência — por exemplo, uma alteração não programada na configuração desse roteador. Em seguida, pode realizar uma análise automatizada da causa raiz para identificar como, quando e onde a mudança foi feita. Depois disso, a plataforma pode consultar fluxos de trabalho pré-aprovados para aplicar uma correção (como reverter o firmware do roteador para uma versão anterior). Por fim, pode apresentar à equipe de TI um relatório de incidente, ajudando a evitar novas interrupções.
IA generativa, operações de nuvem híbrida e observabilidade estão profundamente interligadas. Um relatório de 2025 da empresa de pesquisa Gartner1 descreve a observabilidade como um recurso fundamental do CloudOps (operações de nuvem) impulsionado por IA. De acordo com um relatório de 2025 da S&P Global Market Intelligence 2, 71% das organizações que usam soluções de observabilidade estão usando suas funcionalidades de IA, um aumento em relação aos 26% registrados em 2024.
Mantenha-se atualizado sobre as tendências mais importantes (e intrigantes) do setor em IA, automação, dados e muito mais com o boletim informativo Think. Consulte a Declaração de privacidade da IBM.
A observabilidade de AIOps funciona coletando dados de observabilidade tradicionais, como logs, rastreamentos e métricas. Em seguida, ela usa IA e aprendizado de máquina para executar funções essenciais de observabilidade com esses dados, como análise de causa raiz e detecção de anomalias, e estabelecer fluxos de trabalho automatizados para ajudar a otimizar a infraestrutura de TI.
A observabilidade de AIOps depende dos três pilares tradicionais da observabilidade: logs, rastreamentos e métricas.
O uso de poderosos recursos de inteligência artificial e aprendizado de máquina diferencia a observabilidade de AIOps da observabilidade tradicional. A observabilidade de AIOps envolve o uso dessas ferramentas para realizar análises de causa raiz, detecção de anomalias e análise preditiva de dados, entre outros recursos.
A análise de causa raiz é o processo de gerenciamento de qualidade pelo qual uma organização procura pela raiz de um problema, questão ou incidente após a ocorrência. Essa análise é frequentemente aprimorada pela IA causal, que pode identificar as causas raiz dos problemas ao unir dados de observabilidade. Em seguida, ela pode demonstrar como e por que determinadas entidades foram identificadas como uma causa provável do problema, permitindo que os profissionais de TI as identifiquem e corrijam.
Detecção de anomalias é a identificação de pontos de dados que se desviam do que é usual, padrão ou esperado, tornando-os inconsistentes com o restante de um conjunto de dados. Os recursos de IA e ML podem identificar automaticamente alterações inesperadas no comportamento normal de um conjunto de dados usando a telemetria coletada por ferramentas de observabilidade para sinalizar desvios da linha de base. Esses desvios ajudam a detectar problemas no desempenho de aplicações, na cibersegurança e em plataformas de comércio eletrônico, entre outros usos.
Análise preditiva de dados é a prática de fazer previsões sobre resultados futuros usando dados históricos combinados com modelagem estatística, técnicas de mineração de dados e aprendizado de máquina. No contexto da observabilidade de AIOps, os modelos de IA podem usar telemetria para prever cargas de trabalho futuras e aumentar ou diminuir os recursos de rede conforme a necessidade, reduzindo a latência e melhorando a experiência do usuário.
Quando a observabilidade é combinada com recursos de AIOps, ML e automação, as equipes de TI podem prever problemas com base nas saídas do sistema e resolvê-los com o mínimo de intervenção humana.
O software de AIOps pode usar análise de causa raiz, detecção de anomalias, análise preditiva de dados e outros recursos de IA e ML para acelerar a solução de problemas. A solução mais rápida de problemas ajuda a evitar futuras interrupções, aumentando o desempenho do sistema e o ritmo da resolução de incidentes. Também pode liberar os engenheiros de DevOps para outras tarefas críticas.
Quando implementada, a observabilidade de AIOps estabelece uma espécie de "ciclo" benéfico. O dilúvio de dados de telemetria gerados por um sistema se torna um recurso que os profissionais de TI, com a ajuda dos recursos de automação da plataforma, podem utilizar para identificar pontos fracos e desenvolver correções automaticamente.
Por exemplo, uma plataforma de observabilidade com recursos de AIOps pode perceber, por meio de métricas correlacionadas, que a utilização da CPU em um cluster Kubernetes excedeu o limite definido pela organização, aumentando a latência.
Após identificar que o problema decorre de um microsserviço sobrecarregado, a IA pode sugerir que a rede deve escalar horizontalmente, aumentando o número de instâncias de servidores. Em seguida, pode definir uma regra para executar essas ações automaticamente sempre que o microsserviço em questão estiver sobrecarregado e reverter quando o tráfego retornar ao normal, evitando o gargalo no futuro.
A observabilidade de AIOps pode melhorar o tempo médio para reparo (MTTR) de uma organização, a eficiência de seu fluxo de trabalho de DevOps e suas práticas de segurança.
A observabilidade de AIOps pode reduzir muito o tempo de recuperação e reparo, ao acelerar a análise da causa raiz.
A análise automatizada pode ser a diferença entre fazer a triagem de um incidente por horas e resolver um problema iminente antes que ele aconteça, reduzindo o downtime e liberando as equipes de DevOps para outras tarefas.
A observabilidade de AIOps pode tornar o DevOps mais eficiente ao identificar oportunidades para simplificar e automatizar tarefas administrativas.
Por exemplo, digamos que uma plataforma de AIOps identifique por meio da análise da causa raiz que um determinado cache precisa ser limpo para que uma aplicação conectada possa funcionar corretamente. Os engenheiros de confiabilidade do site podem usar essas informações para criar um fluxo de trabalho automatizado que detecta a condição em tempo real e limpa automaticamente o cache quando ele atinge um determinado volume. A plataforma de AIOps também pode produzir uma visualização de áreas na rede em maior risco de congestionamento semelhante. Essa visualização pode ajudar a equipe de DevOps e outros a tomar decisões mais informadas ao redigir políticas para toda a organização.
Algumas plataformas de observabilidade com recursos de IA podem realizar automaticamente avaliações de risco, fazer verificações de sistemas ou malware e gerar trilhas de auditoria e relatórios. Quando ocorrem incidentes, as plataformas impulsionadas por IA podem usar dados de telemetria relevantes para identificar automaticamente os vetores de ataque, avaliar o impacto e corrigir vulnerabilidades mais rapidamente do que a resposta a incidentes tradicional.
A AIOps também pode atender aos requisitos de conformidade, compilando e mantendo automaticamente trilhas de auditoria detalhadas do acesso ao sistema e dos fluxos de dados.
Os administradores podem usar os dados de telemetria coletados por meio da observabilidade de AIOps para suprimir alertas excessivos ou irrelevantes, planejar a capacidade organizacional e evitar a degradação do desempenho antes que comece.
Alertas excessivos podem causar fadiga de alertas, um estado de esgotamento mental e operacional causado por um número avassalador de alertas de baixa prioridade, falsos positivos ou não praticáveis de outra forma.
Plataformas de observabilidade impulsionadas por IA podem filtrar altos volumes de alertas usando a triagem baseada em ML. Essa triagem pode reduzir consideravelmente o trabalho manual e as taxas de erro ao identificar padrões, reduzir duplicatas e correlacionar alertas relacionados para aliviar a carga de trabalho humana.
O planejamento de capacidade é o processo estratégico que avalia a capacidade produtiva e os recursos de que uma organização necessita para atender à demanda atual e futura. A observabilidade de AIOps pode melhorar esse processo, ao alimentar métricas de desempenho de aplicações e outros dados de telemetria em algoritmos preditivos. Algumas plataformas de observabilidade habilitadas para IA também podem acionar fluxos de trabalho para expandir e contrair a capacidade conforme as condições da rede exigem.
A observabilidade de AIOps ajuda a evitar a degradação do desempenho, a entropia natural de uma rede à medida que novos patches, aplicações e configurações são aplicados. Ao processar os grandes volumes de dados que uma rede produz e estabelecer um comportamento básico, ela pode alertar proativamente as equipes de TI quando uma alteração pode causar um problema. Se receber o playbook apropriado, ela também pode agir automaticamente para evitar o problema antes que ocorra.
As funcionalidades de IA generativa são cada vez mais importantes para a AIOps e a observabilidade, com muitas ferramentas apresentando assistentes de chatbot que podem fornecer feedback direto e em linguagem natural e resolução de problemas aos engenheiros.
Dado o vasto escopo dos dados de telemetria coletados pelas plataformas de observabilidade e dos próprios recursos orientados por IA das plataformas, uma interface de IA generativa simplificada permite que os engenheiros de confiabilidade do site encontrem de forma rápida e direta respostas para uma pergunta como "Por que o serviço ficou lento para os usuários na Europa?”
As funcionalidades de IA generativa também ajudam a escrever resumos simples de eventos de rede para administradores e criar visualizações de dados sobre a integridade da rede e a correlação de eventos.
Aproveite o poder da IA e da automação para resolver problemas de forma proativa em todo o stack de aplicações.
Maximize a resiliência operacional e garanta a integridade das aplicações nativas da nuvem com a observabilidade impulsionada por IA.
Eleve a automação e as operações de TI com a IA generativa, alinhando todos os aspectos da sua infraestrutura de TI com as prioridades do negócio.
1. “Hype Cycle for IT Operations, 2025,” Gartner, 28 July 2025
2. “The AI-driven paradigm shift in observability: From reactive monitoring to intelligent automation,” Mike Fratto, 451 Research, 10 de outubro de 2025