AIOps

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AIOps

AIOps utiliza inteligencia artificial para simplificar la gestión de operaciones de TI y acelerar y automatizar la resolución de problemas en entornos de TI modernos complejos.

¿Qué es AIOps?

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

  • Recopilar y agregar los grandes volúmenes, y cada vez mayores, de datos de operaciones generados por múltiples componentes de infraestructura de TI, aplicaciones y herramientas de supervisión de rendimiento
  • Discernir "señales" inteligentemente del "ruido" para identificar sucesos y patrones significativos relacionados con el rendimiento del sistema y problemas de disponibilidad.
  • Diagnosticar las causas raíz y notificarlas a TI para activar una respuesta rápida y solución o, en algunos casos, resolver automáticamente estos problemas sin intervención humana.

Al sustituir varias herramientas de operaciones de TI manuales por una única plataforma de operaciones de TI inteligente y automatizada, AIOps permite a los equipos de operaciones de TI responder con mayor rapidez, incluso de forma proactiva, a ralentizaciones y paradas, con un esfuerzo mucho menor.

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. La mayoría de los expertos considera que AIOps es el futuro de la gestión de operaciones de TI.

Más información sobre AIOps

¿Por qué necesitamos AIOps?

Actualmente, la mayoría de las organizaciones está realizando la transición de una infraestructura tradicional de sistemas físicos estáticos separados a una mezcla dinámica de entornos en local, de cloud gestionado, cloud privado y cloud público, que se ejecutan en recursos definidos por software o virtualizados, que se escalan y reconfiguran constantemente.

Las aplicaciones y los sistemas en estos entornos generan un tsunami de datos que no para de crecer. De hecho, Gartner estima que la infraestructura de TI media de la empresa genera de dos a tres veces más datos de operaciones de TI cada año.

Las soluciones tradicionales de gestión de TI basadas en dominio no pueden soportar este incremento de volumen. No son capaces de separar de manera inteligente los sucesos significativos de la ingente cantidad de datos circundantes. Ni pueden correlacionar datos entre entornos diferentes pero interdependientes. Tampoco pueden proporcionar el conocimiento en tiempo real y el análisis predictivo que los equipos de operaciones de TI necesitan para responder a los problemas lo suficientemente rápido como para satisfacer las expectativas de nivel de servicio del usuario y el cliente.

Aplique AIOps, que proporciona visibilidad sobre los datos de rendimiento y las dependencias en todos los entornos, analiza los datos para extraer sucesos significativos relacionados con las ralentizaciones o paradas, y alerta automáticamente al personal de TI sobre los problemas, sus causas raíz y las soluciones recomendadas.

¿Cómo funciona AIOps?

La forma más fácil de comprender cómo funciona AIOps es revisar el rol que cada tecnología de componentes de AIOps (big data, machine learning y automatización) juega en el proceso.

AIOps utiliza una plataforma de big data para agregar datos de operaciones de TI aislados en un solo lugar. Estos datos pueden incluir lo siguiente:

  • Rendimiento histórico y datos de sucesos
  • Sucesos de operaciones en tiempo real
  • Registros y métricas del sistema
  • Datos de red, incluidos los datos de paquetes
  • Datos y tickets relacionados con incidentes
  • Datos basados en documentos relacionados

A continuación, AIOps aplica funcionalidades de analítica y machine learning focalizadas:

  • Separar las alertas de sucesos significativas del "ruido": AIOps utiliza análisis analítica como la aplicación de reglas y la coincidencia de patrones para rastrear los datos de operaciones de TI y separar señales (alertas de sucesos anormales significativas) de ruido (todo lo demás).
  • Identificar las causas raíz y proponer soluciones: utilizando algoritmos específicos del sector o específicos del entorno, AIOps puede correlacionar sucesos anómalos con otros datos de sucesos en entornos para concentrarse en la causa de un problema de rendimiento o parada y sugerir soluciones.
  • Automatizar las respuestas, incluida la resolución proactiva en tiempo real: como mínimo, AIOps puede direccionar automáticamente alertas y soluciones recomendadas a los equipos de TI adecuados, o incluso crear equipos de respuesta basados en la naturaleza del problema y la solución. En muchos casos, puede procesar los resultados de machine learning para desencadenar respuestas automáticas del sistema que abordan problemas en tiempo real, antes incluso de que los usuarios sean conscientes de que se han producido.
  • Aprender continuamente, para mejorar la gestión de problemas futuros: con base en los resultados de la analítica, las funcionalidades de machine learning 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 aprender y adaptarse a los cambios en el entorno, como la nueva infraestructura suministrada o reconfigurada por los equipos de DevOps.

Ventajas de AIOps

La ventaja general de AIOps es que permite a las operaciones de TI identificar, tratar y resolver las ralentizaciones y las paradas de forma más rápida que mediante el cribado manual a través de alertas procedentes de varias herramientas de operaciones de TI. Esto conlleva varias ventajas específicas:

  • Lograr un tiempo medio de resolución (MTTR) más rápido: 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 raíz y proponer soluciones de forma más rápida y precisa que lo humanamente posible. Esto permite a las organizaciones establecer y alcanzar objetivos de MTTR previamente impensables. Por ejemplo, el proveedor de telecomunicaciones Nextel Brazil ha utilizado AIOps para reducir los tiempos de respuesta a incidentes de 30 minutos a menos de 5 minutos.
  • Pasar de una gestión reactiva a una gestión predictiva: como 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 provoquen ralentizaciones o paradas.
  • Modernizar sus operaciones de TI y su equipo de operaciones de TI: en lugar de ser bombardeados con todas las alertas de cada entorno, los equipos de operaciones de AIOps solo reciben alertas que cumplen umbrales o parámetros de nivel de servicio específicos, con todo el contexto necesario para realizar el mejor diagnóstico posible y tomar la medida correctiva más rápida y adecuada. Cuanto más aprende y automatiza AIOps, más ayuda a estar activos con menos esfuerzo humano, y más puede centrarse el equipo de operaciones de TI en tareas con un mayor valor estratégico para la empresa.

Casos de uso de AIOps

Además de optimizar las operaciones de TI, la automatización y la visibilidad de AIOps pueden dar soporte y ayudar a impulsar otras iniciativas de negocio y TI importantes:

  • Transformación digital: la transformación digital es lo que genera la complejidad de TI (por ejemplo, múltiples entornos, recursos virtualizados, infraestructura dinámica) que AIOps está diseñado para abordar. La solución de AIOps adecuada ofrece a una organización más libertad y flexibilidad para transformarse en función de objetivos de negocio estratégicos, sin preocuparse por la carga que supone para las operaciones de TI.
  • Adopción/migración al cloud: para la mayoría de las organizaciones, la adopción de cloud es gradual, no masiva, lo que da como resultado un entorno multicloud híbrido (cloud privado, cloud público, múltiples proveedores), con múltiples interdependencias que pueden cambiar con demasiada velocidad y frecuencia para documentarse. AIOps proporciona una clara visibilidad sobre estas interdependencias, lo que permite reducir drásticamente los riesgos operativos de la migración al cloud y un enfoque de cloud híbrido.
  • Adopción de DevOps: DevOps acelera el desarrollo dando 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 la TI necesita para dar soporte a DevOps sin un gran esfuerzo de gestión adicional.

AIOps e IBM Cloud

IBM Cloud le permite crear y desplegar arquitecturas multicloud y TI existentes.Las soluciones de AIOps de IBM ofrecen una nueva eficiencia en las operaciones de TI proporcionando visibilidad centralizada en todos los entornos para que los equipos de operaciones puedan diagnosticar problemas y resolver incidentes más rápidamente.

IBM Cloud Pak for Watson AIOps utiliza machine learning y la comprensión del lenguaje natural para correlacionar datos estructurados y no estructurados en toda la cadena de herramientas de operaciones en tiempo real para revelar conocimientos ocultos y agilizar la identificación de las causas raíz. Sin requerir varios paneles de control, Watson AIOps proporciona información de valor y recomendaciones directamente a los flujos de trabajo de su equipo para acelerar la resolución de incidentes.

Para empezar, regístrese para obtener un ID de IBM y crear su cuenta de IBM Cloud.