A jornada para o AIOps é diferente em cada organização. Uma vez que você avalia onde está na sua jornada para o AIOps, pode começar a incorporar ferramentas que ajudam as equipes a observar, prever e agir rapidamente em questões operacionais de TI. Ao considerar ferramentas para melhorar o AIOps dentro de sua organização, você vai querer garantir que elas possuam os seguintes recursos:

Observabilidade: a observabilidade refere-se a ferramentas e práticas de software para ingerir, agregar e analisar um fluxo constante de dados de desempenho de uma aplicação distribuída e do hardware em que ela roda, 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 de negócios.

Essas soluções podem fornecer uma visão abrangente das suas aplicações, 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, elas coletam e agregam dados de TI de várias fontes de dados em diferentes domínios de TI para alertar os usuários sobre possíveis problemas, esperando que as equipes de serviço de TI implementem a remediação necessária.

Embora os dados e as 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 exige que um operador atualize manualmente os sistemas operacionais pode não ver os benefícios em situações de demanda dinâmica.

Análise de dados preditiva: as soluções 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 assegurem o desempenho das aplicações.

Ser capaz de correlacionar e isolar problemas é um grande avanço para qualquer equipe de operações de TI. Isso reduz o tempo para detectar problemas que de outra forma poderiam não ser encontrados na organização. As organizações colhem os benefícios da detecção automática de anomalias, alertas e recomendações de soluções, 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, que pode assegurar o desempenho da aplicação enquanto reduz com segurança os custos de recursos, mesmo durante a alta variabilidade da demanda.

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. Com a capacidade de prever problemas de TI antes que ocorram, as ferramentas de AIOps podem iniciar processos automatizados relevantes em resposta, corrigindo problemas rapidamente. As organizações podem ver os benefícios da automação inteligente, como melhorar o tempo médio para detecção (MTTD).

Este tipo de tecnologia é o futuro do gerenciamento de operações de TI, pois pode ajudar a empresa a melhorar tanto a experiência do funcionário quanto a do cliente. Sistemas de AIOps não apenas garantem que problemas de serviço de TI sejam resolvidos em tempo hábil, mas também fornecem uma rede de segurança para as equipes de operações de TI, abordando problemas que poderiam passar despercebidos devido a falhas humanas, como silos organizacionais, equipes com poucos recursos e mais.

O benefício geral do AIOps é que ele permite que as operações de TI identifiquem, abordem e resolvam lentidões e interrupções mais rapidamente do que podem ao filtrar manualmente alertas de várias ferramentas de operações de TI. Isso resulta em vários benefícios principais:
Tempo médio de resolução (MTTR) mais rápido: Ao eliminar o ruído das operações de TI e correlacionar dados operacionais de vários ambientes de TI, o AIOps é capaz de identificar causas raízes e propor soluções mais rapidamente e com mais precisão do que é humanamente possível. Isso permite que as organizações estabeleçam e atinjam metas de MTTR anteriormente impensáveis. Por exemplo, a infraestrutura de TI da Vivy 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 reduzem os custos operacionais, permitindo uma melhor alocação de recursos. Isso também libera recursos de pessoal para trabalhar em tarefas mais inovadoras e complexas, levando a uma experiência aprimorada para os funcionários. Através da otimização, a Providence economizou mais de USD 2 milhões enquanto garantia o desempenho do aplicativo durante os picos.

Mais observabilidade e melhor colaboração: as integrações disponíveis nas ferramentas de monitoramento AIOps facilitam uma colaboração mais eficaz entre as equipes de DevOps, ITOps, governança e segurança. Melhor visibilidade, comunicação e transparência permitem que essas equipes melhorem a tomada de decisões e respondam aos problemas mais rapidamente. Como exemplo, 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 de análises preditivas integradas, o AIOps aprende continuamente a identificar e priorizar os alertas mais urgentes, permitindo que as equipes de TI resolvam problemas potenciais antes que causem lentidão ou interrupções. A Electrolux acelerou a resolução de problemas de TI de 3 semanas para uma hora através de um tempo mais rápido de detecção (MTTD) e economizou mais de 1.000 horas por ano automatizando tarefas de reparo.

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

Análise de causa raiz: como o nome sugere, as análises de causa raiz determinam a causa raiz dos problemas para remediá-los com as soluções apropriadas. Ao identificar as causas raiz, as equipes podem evitar trabalho desnecessário tratando os sintomas do problema em vez do problema central. Por exemplo, uma plataforma AIOps pode rastrear a origem de uma interrupção de rede para resolvê-la imediatamente e configurar proteções para evitar problemas semelhantes no futuro.

Detecção de anomalias: as ferramentas de AIOps podem analisar grandes quantidades de dados históricos e descobrir pontos de dados atípicos em um conjunto de dados. Esses valores discrepantes 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 quedas 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, utiliza recursos de correlação de eventos para consolidar e agregar informações, permitindo melhor consumo de informações pelos usuários.

Adoção/migração para a nuvem: para a maioria das organizações, a adoção da nuvem é gradual, não total, resultando em um ambiente de multinuvem híbrida (nuvem privada, nuvem pública, múltiplos fornecedores), com múltiplas interdependências que podem mudar rapidamente e frequentemente para documentar. Ao fornecer visibilidade clara dessas interdependências, o AIOps pode reduzir drasticamente os riscos operacionais da migração para a nuvem e de uma abordagem de nuvem híbrida.

Adoção de DevOps: o DevOps acelera o desenvolvimento ao dar às equipes de desenvolvimento mais poder para provisionar e reconfigurar a infraestrutura, mas a TI ainda deve gerenciar essa infraestrutura. O AIOps fornece a visibilidade e a automação que a TI precisa para suportar o DevOps sem inúmeros esforços adicionais de gerenciamento.

A maneira mais fácil de entender como o AIOps funciona é revisar o papel que cada tecnologia componente do AIOps—big data, aprendizado de máquina e automação—desempenha no processo.

O AIOps usa uma plataforma de big data para agregar dados de operações de TI isolados, equipes e ferramentas 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 relacionados a incidentes e emissão de tickets.
• Dados de demanda de aplicações.
• Dados de infraestrutura.

O AIOps, então, aplica análises focadas e recursos de aprendizado de máquina:

Separar alertas de eventos significativos do "ruído": o AIOps vasculha seus dados de operações de TI e separa sinais, alertas de eventos anormais significativos, do ruído (todo o resto).

Identificar a causa raiz e propor soluções: o AIOps pode correlacionar eventos anormais com outros dados de eventos em diferentes ambientes para identificar a causa de uma interrupção ou problema de desempenho e sugerir soluções.

Automatizar respostas, incluindo 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 resolvem problemas em tempo real, antes que os usuários estejam cientes de que ocorreram.

Aprender continuamente, para melhorar a resolução de problemas futuros: modelos de IA também podem ajudar o sistema a aprender sobre e se adaptar a mudanças no ambiente, como novas infraestruturas provisionadas ou reconfiguradas por equipes de DevOps.