O que é operations analytics de TI?

A complexidade dos sistemas de TI aumentou significativamente nos últimos anos, criando uma urgência maior para as equipes de TI se manterem no controle da integridade das operações. O aumento no número de dispositivos conectados a aplicações individuais, a ascensão da computação em nuvem e o desenvolvimento de novos produtos levaram as empresas a investir em serviços digitais para atender às necessidades dos clientes.

Por exemplo, 99% das organizações entrevistadas pela McKinsey disseram que buscaram uma transformação tecnológica em larga escala desde 2020. No entanto, os CIOs dizem que seus executivos acreditam que 59% das iniciativas digitais demoram muito para serem concluídas e 52% demoram muito para gerar valor, de acordo com uma pesquisa da Gartner de 2023.

O aumento da complexidade criou a necessidade de uma abordagem sistemática para garantir a integridade e a otimização dos serviços de TI de qualquer organização. Isso levou a um aumento na importância da operations analytics de TI (ITOA), o processo baseado em dados pelo qual as organizações coletam, armazenam e analisam dados produzidos por seus serviços de TI.

A ITOA transforma dados operacionais em insights em tempo real. Frequentemente, faz parte do AIOps, que usa inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina para melhorar o DevOps geral de uma organização, para que ela possa fornecer um serviço melhor. O uso de recursos de automação e aprendizado de máquina agiliza os fluxos de trabalho operacionais, criando insights imediatamente e removendo possíveis erros humanos da equação.

A ITOA ajuda as operações de TI a otimizar o processo de tomada de decisão usando tecnologia para analisar grandes conjuntos de dados e identificar a estratégia de TI correta.

A crescente complexidade dos sistemas de TI criou uma necessidade de as organizações monitorarem e analisarem melhor os dados para tomar decisões mais informadas. Cada organização tem uma stack de tecnologia única, que normalmente é composta por software nativo e plataformas de nuvem. A infraestrutura de TI das organizações modernas é composta por um grande ecossistema interdependente, onde um problema com um único incidente ou erro pode comprometer todo o sistema.

A stack de tecnologia de software, infraestrutura e serviços de rede de uma organização permite que as empresas forneçam mais serviços aos seus clientes, mas a maior complexidade significa que mais coisas podem dar errado, e esses erros podem ter um impacto exponencial. As organizações se esforçam para minimizar o downtime, pois ele interrompe seus serviços e compromete sua reputação com clientes e parceiros. Os departamentos de TI precisam saber como alocar seus recursos da melhor forma para lidar com quaisquer problemas emergentes, aumentar o tempo de atividade e manter o gerenciamento de operações de TI (ITOM) da organização funcionando sem problemas.

Felizmente, os sistemas de TI produzem seus próprios dados e coletam ainda mais de forma agregada de clientes, parceiros e funcionários. As organizações podem usar todos esses dados para entender a integridade geral de seu sistema por meio da operations analytics de TI.

A ITOA e a observabilidade compartilham um objetivo comum de usar os dados das operações de TI para rastrear e analisar o desempenho de um sistema para melhorar a eficiência operacional e a eficácia. Ambos auxiliam na business intelligence, permitindo que as organizações resolvam problemas de operações de TI de forma mais rápida, informem estratégias de triagem para problemas futuros e auxiliem na implementação de novas tecnologias.

A observabilidade se preocupa em entender o estado interno ou condição de um sistema complexo com base apenas no conhecimento de suas saídas externas. Ele rastreia quatro pilares importantes: métricas, eventos, logs e rastreamentos (MELT) para entender o comportamento, o desempenho e outros aspectos da infraestrutura de nuvem e dos aplicativos. O objetivo é entender o que está acontecendo dentro de um sistema por meio do estudo de dados externos. O ITOA usa princípios de mineração de dados e big data para analisar conjuntos de dados ruidosos dentro do sistema e cria um framework que usa esses insights para fazer todo o sistema funcionar de forma mais suave. Ele se preocupa com a análise de causa raiz de incidentes nas operações de TI, para que as equipes de TI possam corrigir problemas que possam ocorrer novamente. O objetivo é lidar com o problema subjacente e, ao mesmo tempo, determinar se outros softwares ou sistemas também estão em risco de falha.

A operations analytics de TI (ITOA) contém várias ferramentas, processos e tecnologias, que trabalham juntas para produzir valor dentro da organização. Aqui estão algumas das tecnologias e casos de uso mais comuns:

• Gerenciamento de desempenho de aplicações (APM): o gerenciamento de desempenho de aplicações é um componente significativo da ITOA, que a McKinsey estima ser um negócio de US$ 11,8 bilhões. Isso envolve o uso de dados de telemetria e ferramentas de monitoramento para rastrear métricas de desempenho de aplicações de software, identificando a alocação de recursos e o uso do programa e ajudando a resolver gargalos e detectar anomalias. Exemplos de APM incluem a identificação de páginas da web de carregamento lento, tempos de processamento de transações e problemas de latência.
• Gerenciamento de incidentes: as organizações devem identificar incidentes e ter uma abordagem otimizada para lidar com eles. Gerenciamento de incidentes permite que as equipes de DevOps lidem com eventos não planejados, como falhas no servidor ou outros problemas de qualidade de serviço, o mais rápido possível. 
• Automação do fluxo de trabalho: a automação do fluxo de trabalho envolve a coordenação de tarefas executadas por humanos e tarefas automatizadas, como notificações por e-mail e automação da entrada e arquivamento de dados.
• Análise preditiva de dados: uma solução de análise preditiva de dados utiliza dados históricos e em tempo real para prever se softwares e serviços de TI podem apresentar problemas futuros, proporcionando às organizações a capacidade de realizar melhorias ou corrigir correções antes que eles ocorram. A análise preditiva de dados ajuda a otimizar as operações, intervindo antes que um incidente aconteça. A análise preditiva de dados pode ajudar a identificar problemas no servidor ou picos de tráfego, ajudando a organização a preparar uma defesa ou corrigir proativamente o problema.
• Correlação e alerta de eventos: analisam os dados de log da aplicação ou do host para detectar padrões, entender melhor como uma aplicação ou sistema afeta o outro e alertar os engenheiros de DevOps sobre possíveis problemas que podem afetar vários sistemas. A correlação de eventos é especialmente valiosa para detectar se problemas como padrões de tráfego incomuns ou várias falhas de login fazem parte de um problema de segurança maior.
• Monitoramento da nuvem e manutenção: as organizações precisam conhecer a confiabilidade dos seus data centers, independentemente de usarem a nuvem pública, ambientes multinuvem ou abordagens no local. Se a nuvem ficar indisponível, as organizações precisam entender como isso afeta sua capacidade de prestar serviços.

A operations analytics de TI (ITOA) ajuda as Organizações a analisar grandes quantidades de dados operacionais estruturados e não estruturados em diversos sistemas por meio de três etapas principais: 

1. Pesquisa: os sistemas de operações de TI capturam e armazenam big data gerado pelas operações de negócios, interações com clientes e arquivos de log que uma organização pode usar para entender e gerenciar melhor a integridade geral de seu sistema. O ITOA envolve a pesquisa de dados para avaliar o status atual, identificar problemas futuros existentes ou possíveis e alertar a equipe de operações de TI sobre quaisquer problemas.
2. Visualizar: ajuda nas decisões de negócios da organização, fornecendo uma visão única de como um sistema está operando. A operations analytics de TI consome big data e o transforma em gráficos, gráficos e planilhas utilizáveis. A visualização pode ocorrer por meio de dashboards interativos ou outros painéis de administração. Isso ajuda as organizações a entender onde precisam investir, como licenciamento, aplicações de segurança ou compra de novos equipamentos ou software.
3. Analisar: a organização pode usar a análise de dados visualizada para identificar o desempenho do sistema e a detecção de qualquer atividade incomum em ambientes de TI e recomendar ações para resolver esses problemas.

As organizações podem julgar programas bem-sucedidos de operations analytics de TI (ITOA) por vários indicadores-chave de desempenho (KPI):

• Tempo médio para reparo (MTTR): a operations analytics de TI pode ajudar as equipes de TI a reparar problemas que a disciplina descobre, melhorando assim o MTTR. Organizações com um programa de gerenciamento de incidentes e ITOA contínuo podem resolver problemas rapidamente.
• Taxas de falsos positivos: a ITOA, que depende cada vez mais da automação, às vezes pode produzir falsos positivos, o que pode levar a triagens desnecessárias e fadiga dos engenheiros de confiabilidade do site e outros funcionários de TI. Um número crescente de falsos positivos potencialmente demonstra que o processo da ITOA ou as operações de TI não estão funcionando conforme o esperado.
• Disponibilidade do serviço: é a porcentagem do tempo de atividade do serviço (ou seja, o tempo em que os serviços estão sendo executados conforme o esperado e estão acessíveis aos usuários finais). É crucial que as organizações acompanhem a disponibilidade do serviço para garantir que estejam atendendo às expectativas dos clientes e que estejam em boa posição em relação aos seus contratos de nível de serviço (SLAs).
• Utilização da capacidade: a ITOA também pode ajudar as organizações a saber se seus sistemas de TI estão funcionando no limite de sua capacidade ou se são subutilizados. Conhecer essa última é cada vez mais importante para as organizações que usam a nuvem para estabelecer sua utilização a fim de eliminar custos desnecessários.

Existem vários benefícios para qualquer organização que tenha uma prática sólida de operations analytics de TI (ITOA):

• Economia de custos: as organizações que usam a ITOA experimentam vários benefícios de custo, incluindo eficiência operacional, redução do downtime e das interrupções e minimização das dispendiosas violações de dados e outras ameaças externas.
• Experiência do cliente aprimorada: os clientes têm grandes expectativas de que os serviços e produtos que compram funcionem quando eles desejam. Organizações que planejam oferecer um excelente atendimento ao cliente dependem da ITOA para evitar interrupções desnecessárias, para que os clientes possam acessar os produtos e soluções dessas organizações sob demanda.
• Segurança e conformidade aprimoradas: a ITOA desempenha um papel crucial na detecção de possíveis problemas de segurança causados por endpoints e dispositivos finais vulneráveis. A ITOA também pode detectar problemas de conformidade, como configurações de sistema que não estão em conformidade e logs de auditoria que não funcionam.
• Tomada de decisão baseada em dados: a ITOA frequentemente faz parte de um foco organizacional maior em ferramentas de dados e análise de dados. A ITOA ajuda as organizações a fazer investimentos em TI mais inteligentes, alocar melhor os recursos e se preparar para quaisquer desafios futuros.

As ferramentas de automação de TI da IBM — incluindo IBM AIOps Insights, IBM Cloud Pak for AIOps, IBM Turbonomic e IBM Instana — ajudam a manter todos os seus sistemas em funcionamento, fornecendo a você os recursos de observabilidade e gerenciamento de recursos para prever, detectar e remediar incidentes de forma mais rápida e barata. Elas também podem ajudar a automatizar para inovação e gerenciamento dentro e entre as equipes de TI.