AIOps, (parainteligencia artificial para operaciones de TI) es la aplicación deinteligencia artificial (IA) para mejorar las operaciones de TI. Específicamente, AIOps utiliza recursos de machine learning, big data y analítica para:

• Recopilar y agrupar los enormes y crecientes volúmenes de datos de operaciones generados por múltiples componentes, aplicaciones y herramientas de supervisión del rendimiento de la infraestructura de TI.
• Filtrar de manera inteligente las 'señales' para separarlas del 'ruido' con el fin de identificar eventos y patrones relevantes relacionados con el rendimiento del sistema y los problemas de disponibilidad.
• Diagnosticar las causas principales e informarlas al equipo de TI para obtener una respuesta y una solución rápidas o, en algunos casos, resolver automáticamente estos problemas sin intervención humana.

Al sustituir múltiples herramientas de operaciones de TI manuales e independientes con una sola plataforma de operaciones de TI inteligente y automatizada, AIOps permite a los equipos de operaciones de TI responder con mayor rapidez y menor esfuerzo, incluso de forma proactiva, a ralentizaciones e interrupciones.

Cierra la brecha entre un entorno de TI cada vez más diverso, dinámico y difícil de supervisar, por un lado, y las expectativas de los usuarios que quieren poca o ninguna interrupción en el rendimiento y la disponibilidad de las aplicaciones, por otro lado. Es más, la mayoría de los expertos considera que AIOps es el futuro de la gestión de operaciones de TI.

Conozca más acerca de AIOps

Hoy en día, la mayoría de las organizaciones está dejando atrás la infraestructura tradicional de sistemas físicos estáticos e independientes y está cambiando a una mezcla dinámica de entornos on-premises, de nube gestionada, privada y pública, que se ejecutan en recursos  virtualizados o definidos por software y que también se escalan y reconfiguran constantemente.

Las aplicaciones y los sistemas en estos entornos generan una gigantesca ola de datos que sigue creciendo. De hecho, Gartner estima que la infraestructura de TI empresarial promedio genera el doble o triple de datos de operaciones de TI cada año.

Las soluciones de gestión de TI basadas en el dominio tradicional no pueden mantenerse al día con el volumen de datos. No pueden clasificar de manera inteligente los eventos relevantes de la multitud de datos circundantes. No pueden correlacionar datos entre entornos diferentes pero interdependientes. Y, además, no pueden proporcionar la información en tiempo real y el análisis predictivo que los equipos de operaciones de TI necesitan para responder a los problemas con la rapidez suficiente para satisfacer las expectativas de servicio al usuario y al cliente.

Presentamos AIOps, que proporciona visibilidad a los datos de rendimiento y las dependencias en todos los entornos, analiza los datos para extraer eventos relevantes relacionados con las ralentizaciones o las interrupciones y alerta automáticamente al equipo de TI acerca de los problemas, sus causas y las soluciones recomendadas.

La forma más fácil de entender cómo funciona AIOps es analizar la función que cada tecnología que la compone (big data, machine learning y automatización) desempeña en el proceso.

AIOps utiliza una plataforma de big data para agrupar en un solo lugar los datos de operaciones de TI almacenados en silos. Estos datos pueden incluir:

• Datos históricos de rendimiento y eventos
• Eventos de operaciones en tiempo real
• Registros y parámetros del sistema
• Datos de red, incluidos los paquetes de datos
• Datos y tickets relacionados con incidentes
• Datos basados en documentos relacionados

Posteriormente, AIOps aplica funciones focalizadas de analítica y machine learning para:

• Separe las alertas de eventos importantes del 'ruido':AIOps utiliza análisis como la aplicación de reglas y la coincidencia de patrones para analizar los datos de sus operaciones de TI y separarseñales—Alertas de eventos anormales significativos— deruido (todo lo demas).
• Identificar causas raíz y proponer soluciones: mediante algoritmos específicos de la industria o del entorno, AIOps puede correlacionar eventos anómalos con otros datos de eventos generados en diversos entornos para enfocarse en la causa de un corte o un problema de rendimiento y sugerir soluciones.
• Automatice las respuestas, incluida la resolución proactiva en tiempo real: Como mínimo, los AIOps pueden enrutar automáticamente las alertas y las soluciones recomendadas a los equipos de TI adecuados, o incluso crear equipos de respuesta según la naturaleza del problema y la solución. En muchos casos, puede procesar los resultados de machine learning para desencadenar respuestas automáticas del sistema que resuelvan problemas en tiempo real, incluso antes de que los usuarios se enteren de que se han producido.
• Aprenda continuamente para mejorar el manejo de problemas futuros: Según los resultados de los análisis, las capacidades de aprendizaje automático pueden cambiar algoritmos o crear nuevos para identificar problemas incluso antes y recomendar soluciones más efectivas. Los modelos de IA también pueden ayudar al sistema a conocer y adaptarse a los cambios en el entorno, como la nueva infraestructura suministrada o reconfigurada por los equipos de DevOps.

La ventaja general de AIOps es que permite a las operaciones de TI identificar, abordar y resolver las ralentizaciones e interrupciones mucho más rápido filtrando manualmente las alertas generadas por múltiples herramientas de operaciones de TI. Esto ofrece varios beneficios específicos como:

• Logre un tiempo promedio menor para la resolución (MTTR): al reducir el "ruido" de las operaciones de TI y correlacionar los datos de operaciones de múltiples entornos de TI, AIOps puede identificar las causas principales y proponer soluciones de forma más rápida y precisa que lo humanamente posible. Esto permite a las empresas establecer y lograr objetivos de MTTR que previamente eran inimaginables. Por ejemplo: el proveedor de telecomunicaciones Nextel Brasil utilizó AIOps para reducir los tiempos de respuesta a incidentes de 30 minutos a menos de 5 minutos.
• Pase de la gestión reactiva a la proactiva y a la predictiva: Debido a que nunca deja de aprender, AIOps sigue mejorando en la identificación de alertas o señales menos urgentes que se correlacionan con situaciones más urgentes. Esto significa que puede proporcionar alertas predictivas que permiten a los equipos de TI resolver problemas potenciales antes de que conduzcan a ralentizaciones o interrupciones.
• Modernice sus operaciones de TI y su equipo de operaciones de TI: en lugar de ser bombardeado con cada alerta en cada entorno, los equipos de operaciones de AIOps sólo reciben alertas que cumplen con umbrales o parámetros a nivel de servicio específicos, con todo el contexto necesario para realizar el mejor diagnóstico posible y tomar la mejor y más rápida acción correctiva. Mientras más aprende y automatiza AIOps, más ayuda a que las cosas sigan funcionando con menos esfuerzo humano y más le facilita al equipo de operaciones de TI a centrarse en tareas de mayor valor estratégico para la empresa.

Además de optimizar las operaciones de TI, la visibilidad y la automatización de AIOps pueden dar soporte y ayudar a impulsar otras iniciativas importantes, tanto empresariales como de TI, como por ejemplo:

• Transformación digital: La transformación digital es lo que crea la complejidad de TI (por ejemplo, múltiples entornos, recursos virtualizados, infraestructura dinámica) que AIOps está diseñada para abordar. La solución AIOps adecuada brinda a las empresas más libertad y flexibilidad para transformarse en función de objetivos de negocio estratégicos, sin preocuparse por la carga de las operaciones de TI.
• Adopción / migración a la nube:para la mayoría de las organizaciones, la adopción de la nube es gradual, no al por mayor, lo que resulta en unaentorno híbrido multinube (nube privada, nube pública, múltiples proveedores), con múltiples interdependencias que pueden cambiar con demasiada rapidez y frecuencia para documentarse. Al proporcionar una visibilidad clara de estas interdependencias, AIOps puede reducir drásticamente los riesgos operativos demigración a la nube y unenfoque de nube híbrida .
• Adopción de DevOps: DevOps acelera el desarrollo al otorgarle a los equipos de desarrollo más poder para suministrar y reconfigurar la infraestructura, pero la TI todavía tiene que gestionar esta infraestructura. AIOps proporciona la visibilidad y la automatización que el equipo de TI necesita para dar soporte a DevOps sin gran esfuerzo de gestión adicional.

Mientras IBM Cloud le permite crear e implementar en arquitecturas multinube y TI existente, IBM también puede ayudarlo a prepararse para el futuro de las operaciones de TI con nuevas herramientas de automatización. La habilitación de nuevas eficiencias de las operaciones basadas en IA puede proporcionar visibilidad en todos los entornos para que sus equipos de operaciones puedan diagnosticar problemas y resolver incidentes más rápido.

El cambio hacia una automatización en toda la empresa y de toda la TI debe comenzar con pequeños proyectos cuyo éxito sea mensurable, que luego puede escalar y optimizar para otros procesos y en otras partes de su organización.

Al trabajar con IBM, tendrá acceso a funcionalidades de automatización impulsadas por la IA , incluyendo flujos de trabajo preintegrados, para hacer que cada proceso de los servicios de TI sea más inteligente, lo que permitirá a los equipos centrarse en los problemas de TI más importantes y acelerar la innovación.

Dé el siguiente paso:

• Explore IBM Cloud Pak for Watson AIOPs, que aporta información y recomendaciones directamente a los flujos de trabajo de su equipo para acelerar la resolución de incidentes.
• Regístrese para descargar el Informe de Gartner y descubrir cómo preparar sus operaciones de TI para el futuro con IA.
• Descargue IBM Cloud infographic (PDF, 467 KB) que muestra los beneficios de la automatización basada en IA para las operaciones de TI.
• Lea acerca de los cinco puntos "imprescindibles" para el éxito de la automatización (enlace externo a ibm.com) en este informe de HFS Research.

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