O que é AIOps?
Saiba como a Inteligência Artificial para Operações de TI (AIOps) utiliza dados e aprendizado de máquina para aprimorar e automatizar a gestão de serviços de TI.
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O que é AIOps?

Coined by Gartner, AIOps—i.e. inteligência artificial para operações de TI—é o aplicativo de recursos de inteligência artificial (IA), como processamento de linguagem natural e modelos de aprendizado de máquina, para automatizar e aperfeiçoar fluxos de trabalho operacionais.

Especificamente, a AIOps usa recursos de big data, análise e aprendizado de máquina para realizar o seguinte:

  • Coletar e agregar os enormes e cada vez maiores volumes de dados gerados por vários componentes da infraestrutura de TI, demandas de aplicativos e ferramentas de monitoramento de desempenho e sistemas de emissão de tíquetes de serviço
  • Separe de forma inteligente os "sinais" do "ruído" a fim de detectar eventos e padrões importantes ligados a problemas de desempenho e disponibilidade de aplicativos.
  • Analise as causas básicas e relate-as à TI e ao DevOps para obter resposta e correção 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, o 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 preenche a lacuna entre um cenário de TI cada vez mais diversificado, dinâmico e difícil de monitorar e equipes isoladas, por um lado, e as expectativas dos usuários de pouca ou nenhuma interrupção no desempenho e disponibilidade do aplicativo, por outro.A maioria dos especialistas considera AIOps como o futuro da gestão de operações de TI e a demanda está apenas aumentando com o aumento do foco empresarial em iniciativas de transformação digital.

Implementação do AIOps

A jornada para o AIOps é diferente em todas as organizações. Depois que você avalia onde você está em sua jornada para AIOps, você pode começar a incorporar ferramentas que ajudam equipes a observar, prever e agir rapidamente em questões operacionais de TI.Ao considerar ferramentas para melhorar o AIOps dentro da sua organização, você vai querer garantir que elas tenham as seguintes características:

Observabilidade: Observabilidade refere-se a ferramentas de software e práticas para ingestão, agregação e análise de um fluxo constante de dados de desempenho de uma aplicação distribuída e do hardware em que ela é executada, a fim de monitorar, solucionar problemas e depurar a aplicação de forma mais eficaz para atender às expectativas de experiência do cliente, acordos de nível de serviço (SLAs) e outros requisitos comerciais.Essas soluções podem oferecer uma visão abrangente de seus aplicativos, infraestrutura e rede por meio de agregação e consolidação de dados, mas não tomam medidas corretivas para resolver problemas de TI. Embora não tomem medidas corretivas para resolver problemas de TI, eles coletam e agregam dados de TI de várias fontes de dados em diferentes domínios de TI para alertar os usuários finais sobre possíveis problemas, esperando que as equipes de serviço de TI implementem as medidas corretivas necessárias. Embora os dados e visualizações correspondentes dessas ferramentas sejam valiosos, eles criam uma dependência das organizações de TI para tomar decisões e responder adequadamente a problemas técnicos.A otimização de recursos que requer que um operador atualize manualmente os sistemas operacionais pode não ver os benefícios em situações de demanda dinâmica.

Funções analíticas preditivas: as soluções de AIOps podem analisar e correlacionar dados para obter melhores insights e ações automatizadas, permitindo que as equipes de TI mantenham o controle sobre os ambientes de TI cada vez mais complexos e garanta o desempenho dos aplicativos.  Ser capaz de correlacionar e isolar problemas é um grande avanço para qualquer equipe de Operações de TI. Reduz os tempos para detectar problemas que de outra forma não teriam sido encontrados na organização.Organizações colherão os benefícios da detecção automática de anomalias, alertas e recomendações de solução, o que, por sua vez, reduz o tempo de inatividade geral, bem como o número de incidentes e tickets. A otimização dinâmica de recursos pode ser automatizada usando análise preditiva, o que pode garantir o desempenho do aplicativo enquanto reduz o custo dos recursos com segurança, mesmo durante alta variabilidade de demanda.

Resposta proativa: algumas soluções AIOps responderão proativamente a eventos não intencionais, como desacelerações e interrupções, unindo o desempenho da aplicação e o gerenciamento de recursos em tempo real.Alimentando métricas de desempenho do aplicativo em algoritmos preditivos, eles podem identificar padrões e tendências que coincidem com diferentes problemas de TI. Com a capacidade de prever problemas de TI antes que ocorram, as ferramentas de AIOps podem lançar processos relevantes e automatizados em resposta, corrigindo problemas rapidamente. As organizações poderão ver os benefícios da automação inteligente, como melhorar o tempo médio de detecção (MTTD).

Esse tipo de tecnologia é o futuro da gestão de operações de TI, pois pode ajudar a empresa a melhorar a experiência do funcionário e do cliente. Não apenas os sistemas AIOps garantem que os problemas de serviço de TI sejam resolvidos de maneira oportuna, mas também fornecem uma rede de segurança para as equipes de operações de TI, abordando problemas que podem passar despercebidos devido à supervisão humana, como silos organizacionais, equipes com recursos insuficientes e muito mais. 

Benefícios do AIOps

O benefício geral do AIOps é que ele permite que as operações de TI identifiquem, resolvam lentidões e paralisações mais rapidamente do que podem, examinando manualmente alertas de várias ferramentas de operações de TI. Isso resulta em vários benefícios importantes:

  • Tempo médio de resolução (MTTR) mais rápido: Ao cortar o ruído das operações de TI e correlacionar os dados das operações de vários ambientes de TI, o AIOps é capaz de identificar as causas raiz e propor soluções com mais rapidez e precisão do que humanamente possível. Isso permite que as organizações definam e alcancem metas de MTTR antes impensáveis. Por exemplo, a infraestrutura de TI da Jive reduziu o tempo médio de reparo (MTTR) para o aplicativo da empresa em 66%, de três dias para um dia ou menos.
  • Menores custos operacionais: A identificação automática de problemas operacionais e scripts de resposta reprogramados reduzirão os custos operacionais, permitindo uma melhor alocação de recursos. Isso também libera recursos de pessoal para trabalhar em trabalhos mais inovadores e complexos, levando a uma melhor experiência do funcionário. Por meio da otimização, a Providence economizou mais de US$ 2 milhões e garantiu o desempenho do aplicativo durante os picos.
  • Mais observabilidade e melhor colaboração: As integrações disponíveis nas ferramentas de monitoramento de AIOps facilitam uma colaboração mais eficaz entre as equipes de DevOps, ITOps, governança e funções de segurança. Melhor visibilidade, comunicação e transparência permitem que essas equipes aprimorem a tomada de decisões e respondam aos problemas com mais rapidez. Como exemplo, a Dealerware trouxe mais observabilidade para sua arquitetura baseada em contêineres, o que melhorou o desempenho do aplicativo durante a pandemia e reduziu a latência de entrega em 98%.

Passe de reativo a proativo para gerenciamento preditivo: Com recursos integrados de análise preditiva, o AIOps aprende continuamente a identificar e priorizar os alertas mais urgentes, permitindo que as equipes de TI resolvam possíveis problemas antes que eles levem a lentidões ou paralisações. A Electrolux acelerou a resolução de problemas de TI de 3 semanas para uma hora por meio de Meantime to detection (MTTD) mais rápido e economizou mais de 1.000 horas por ano automatizando tarefas de reparo.

Casos de uso de AIOps

O AIOps incorpora big data, análises avançadas e capacidades de aprendizado de máquina para lidar com os seguintes casos de uso:

  • Análise da causa raiz: como o nome sugere, as análises da causa raiz determinam a causa raiz dos problemas para remediar com as soluções apropriadas.Ao identificar as causas raiz, as equipes podem evitar o trabalho desnecessário envolvido no tratamento dos sintomas do problema versus o problema central.Por exemplo, uma plataforma AIOps pode rastrear a origem de uma interrupção de rede para resolver imediatamente e configurar salvaguardas para evitar problemas semelhantes no futuro.
  • Detecção de anomalias: as ferramentas de AIOps podem passar por grandes quantidades de dados históricos e descobrir pontos de dados atípicos dentro de um conjunto de dados. Esses outliers atuam como "sinais" que identificam e preveem eventos problemáticos, como violações de dados. Esse recurso permite que as empresas evitem consequências dispendiosas, como relações públicas negativas, multas regulatórias e recusas na confiança do consumidor.  
  • Monitoramento de Desempenho: Os aplicativos modernos geralmente são separados por várias camadas de abstração, dificultando a compreensão de quais recursos subjacentes de servidor físico, armazenamento e rede estão dando suporte a quais aplicativos. O 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, ele aproveita os recursos de correlação de eventos para consolidar e agregar informações, permitindo um melhor consumo de informações para os usuários finais.  
  • Adoção/migração da nuvem: para a maioria das organizações, a adoção da nuvem é gradual, não atacadista, resultando em um ambiente multicloud híbrido (nuvem privada, nuvem pública, vários fornecedores), com múltiplas interdependências que podem mudar muito rápida e frequentemente para documentar. Ao fornecer visibilidade clara dessas interdependências, o AIOps pode reduzir drasticamente os riscos operacionais da migração para a nuvem e uma abordagem de nuvem híbrida.
  • Adoção do DevOps: o DevOps acelera o desenvolvimento, dando às equipes de desenvolvimento mais poder para provisionar e reconfigurar a infraestrutura, mas ainda cabe à TI gerenciar essa infraestrutura. AIOps fornece a visibilidade e a automação que a TI precisa para dar suporte ao DevOps sem muito esforço adicional de gerenciamento.
Como funciona o AIOps?

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

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

  • Dados históricos de desempenho e eventos
  • Transmissão de 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

Em seguida, o AIOps aplica funções analíticas focadas e recursos de machine learning:

  • Separe os alertas de eventos significativos do "ruído": A AIOps examina seus dados de operações de TI e separa os sinais -alertas de eventos anormais significativos - do ruído (todo o resto).
  • Identifique as causas raiz e propor soluções: Os AIOps podem 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 em tempo real: no mínimo, o AIOps pode encaminhar automaticamente alertas e soluções recomendadas para as equipes de TI apropriadas, ou até mesmo criar equipes de resposta com base na natureza do problema e da solução. Em muitos casos, ele pode processar resultados de aprendizado de máquina para acionar respostas automáticas do sistema que abordam problemas em tempo real, antes mesmo que os usuários estejam cientes de que ocorreram.
  • Aprenda continuamente para melhorar o tratamento de problemas futuros: modelos de IA também podem ajudar o sistema a aprender e se adaptar a mudanças no ambiente, como novas infraestruturas provisionadas ou reconfiguradas pelas equipes de DevOps.
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