¿Qué es el análisis de operaciones de TI?

La complejidad de los sistemas de TI ha aumentado significativamente en los últimos años, lo que ha generado una mayor urgencia para que los equipos de TI se mantengan al día con la salud de las operaciones. El aumento de dispositivos que se conectan a aplicaciones individuales, el auge del cloud computing y el desarrollo de nuevos productos han llevado a las empresas a invertir en servicios digitales para satisfacer las necesidades de los clientes.

Por ejemplo, el 99 % de las organizaciones encuestadas por McKinsey afirmaron haber emprendido una transformación tecnológica a gran escala desde 2020. Sin embargo, los directores de sistemas de información afirman que sus ejecutivos creen que el 59% de las iniciativas digitales tardan demasiado en completarse y el 52% tarda demasiado en generar valor, según una encuesta de Gartner de 2023.

El aumento de la complejidad ha creado la necesidad de un enfoque sistemático para garantizar la salud y la optimización de los servicios de TI de cualquier organización. Esto ha llevado a un aumento de la importancia del análisis de operaciones de TI (ITOA), el proceso basado en datos mediante el cual las organizaciones recopilan, almacenar y analizan los datos producidos por sus servicios de TI.

ITOA convierte los datos operativos en conocimientos en tiempo real. A menudo forma parte de AIOps, que utiliza inteligencia artificial (IA) y machine learning para mejorar el DevOps general de una organización y así ofrecer un mejor servicio. El uso de las capacidades de automatización y machine learning agiliza los flujos de trabajo operativos, creando conocimiento de forma inmediata y eliminando de la ecuación los posibles errores humanos.

ITOA ayuda a los ITOps a agilizar su proceso de toma de decisiones mediante el uso de tecnología para analizar grandes conjuntos de datos e identificar la estrategia de TI adecuada.

La creciente complejidad de los sistemas informáticos ha creado la necesidad de que las organizaciones controlen y analicen mejor los datos para tomar decisiones más informadas. Cada organización tiene una pila tecnológica única, que normalmente está compuesta por software nativo y plataformas en la nube. La infraestructura de TI de las organizaciones modernas se compone de un gran ecosistema interdependiente en el que un problema con un incidente o error podría poner en peligro todo el sistema.

La pila tecnológica de software, infraestructura y servicios de red de una organización permite a las empresas proporcionar más servicios a sus clientes, pero la mayor complejidad significa que más cosas pueden salir mal, y esos errores pueden tener un impacto exponencial. Las organizaciones se esfuerzan por minimizar los tiempos de inactividad ya que interrumpen sus servicios y ponen en peligro su reputación entre clientes y socios. Los departamentos de TI necesitan saber cómo asignar mejor sus recursos para abordar cualquier problema que surja, aumentar el tiempo de actividad y mantener el buen funcionamiento de la gestión de operaciones de TI (ITOM) de la organización.

Afortunadamente, los sistemas de TI producen sus propios datos y recopilan aún más, en conjunto, de clientes, socios y empleados. Las organizaciones pueden utilizar todos estos datos para comprender la salud general de su sistema a través del análisis de las operaciones de TI.

ITOA y observabilidad comparten un objetivo común: utilizar datos de operaciones de TI para rastrear y analizar el rendimiento de un sistema y así mejorar la eficiencia y efectividad operativa. Ambos ayudan a la inteligencia empresarial al permitir a las organizaciones resolver problemas de operaciones de TI más rápidamente, informar estrategias de clasificación para problemas futuros y ayudar en la implementación de nuevas tecnologías.

La observabilidad se refiere a la comprensión del estado o condición interna de un sistema complejo basándose únicamente en el conocimiento de sus outputs externos. Realiza un seguimiento de cuatro pilares importantes: métricas, eventos, registros y trazas (MELT) para comprender el comportamiento, el rendimiento y otros aspectos de la infraestructura y las aplicaciones en la nube. Su objetivo es comprender lo que sucede dentro de un sistema mediante el estudio de datos externos. ITOA utiliza principios de minería de datos y big data para analizar conjuntos de datos ruidosos dentro del sistema y crea un marco que utiliza esos conocimientos significativos para que todo el sistema funcione sin problemas. Se ocupa del análisis de la causa raíz de los incidentes en las operaciones de TI, para que los equipos de TI puedan corregir los problemas que podrían volver a producirse. El objetivo es abordar el problema subyacente y determinar si otro software o sistemas también corren el riesgo de fallar.

El análisis de operaciones de TI (ITOA) contiene varias herramientas, procesos y tecnologías clave, todos los cuales trabajan juntos para producir valor dentro de la organización. Estas son algunas de las tecnologías y casos de uso más comunes:

• Gestión del rendimiento de las aplicaciones (APM): la gestión del rendimiento de las aplicaciones es un componente importante de ITOA que McKinsey estima que es un negocio de 11 800 millones de USD. Consiste en utilizar datos de telemetría y herramientas de monitorización para rastrear métricas de rendimiento de aplicaciones de software, identificar la asignación de recursos y el uso del programa, y ayudar a resolver cuellos de botella y detectar anomalías. Algunos ejemplos de APM son la identificación de páginas web de carga lenta, los tiempos de procesamiento de transacciones y los problemas de latencia.
• Gestión de incidentes: las organizaciones deben identificar los incidentes y tener una dirección para abordarlos. La gestión de incidentes permite a los equipos de DevOps abordar eventos no planificados como caídas del servidor u otros problemas de calidad del servicio lo más rápido posible. 
• Automatización del flujo de trabajo: la automatización del flujo de trabajo implica la coordinación de tareas realizadas por humanos y tareas automatizadas, como las notificaciones por correo electrónico y la automatización de la entrada y el archivo de datos.
• Análisis predictivo: una solución de análisis predictivo utiliza datos históricos y en tiempo real para predecir si el software y los servicios de TI pueden encontrarse con problemas en el futuro, lo que proporciona a las organizaciones la capacidad de realizar correcciones o hacer mejoras antes de que se produzcan. El análisis predictivo ayuda a optimizar las operaciones de TI interviniendo antes de que se produzca un incidente. El análisis predictivo puede ayudar a identificar los problemas del servidor o las subidas de tráfico, lo que ayuda a la organización a preparar una defensa o a corregir el problema de forma proactiva.
• Correlación de eventos y alertas: analiza los datos de registro de la aplicación o del host para detectar patrones, comprender mejor cómo una aplicación o sistema afecta a los demás y alertar a los ingenieros de DevOps sobre posibles problemas que podrían afectar a varios sistemas. La correlación de eventos es especialmente valiosa para detectar si problemas como patrones de tráfico inusuales o múltiples inicios de sesión fallidos forman parte de un problema de seguridad mayor.
• Monitorización en la nube y mantenimiento: las organizaciones necesitan conocer la fiabilidad de sus centros de datos, ya utilicen la nube pública, entornos multinube o enfoques locales. Si la nube cae, las organizaciones deben entender cómo eso afecta a su capacidad para ofrecer servicios.

El análisis de operaciones de TI (ITOA) ayuda a las organizaciones a analizar grandes cantidades de datos operativos estructurados y no estructurados en todos los sistemas a través de tres etapas clave: 

1. Búsqueda: los sistemas de operaciones de TI capturan y almacenan big data generado por las operaciones empresariales, las interacciones con los clientes y los archivos de registro que una organización puede utilizar para comprender y gestionar mejor el estado general de su sistema. ITOA consiste en revisar los datos para evaluar el estado actual, identificar posibles problemas futuros o existentes y alertar al equipo de operaciones de TI sobre cualquier incidencia.
2. Visualización: esto ayuda a las decisiones empresariales de la organización al proporcionar una vista única de cómo funciona un sistema. La analítica de operaciones de TI consume big data y los convierte en gráficos, tablas y hojas de cálculo utilizables. La visualización puede producirse a través de paneles de control interactivos u otros paneles de administración. Ayuda a las organizaciones a comprender dónde tienen que invertir, como en licencias, aplicaciones de seguridad o compra de nuevos equipos o software.
3. Análisis: la organización puede utilizar el análisis de datos visualizados para identificar el rendimiento del sistema y detectar cualquier actividad inusual en los entornos de TI, así como recomendar medidas para resolver esos problemas.

Las organizaciones pueden juzgar el éxito de los programas de análisis de operaciones de TI por varios indicadores clave de rendimiento (KPI):

• Tiempo medio de reparación (MTTR): el análisis de operaciones de TI puede ayudar a los equipos de TI a reparar los problemas que la disciplina descubre, mejorando así el MTTR. Las organizaciones con un ITOA y un programa de gestión de incidentes fluidos pueden resolver los problemas rápidamente.
• Tasas de falsos positivos: la ITOA, que depende cada vez más de la automatización, a veces puede producir falsos positivos, lo que puede provocar una clasificación innecesaria y fatigar a los ingenieros de fiabilidad del sitio y a otros empleados de TI. Un número cada vez mayor de falsos positivos podría demostrar que el proceso de ITOA o las operaciones de TI no funcionan según lo previsto.
• Disponibilidad del servicio: este es el porcentaje de tiempo de actividad del servicio (es decir, la cantidad de tiempo que los servicios se ejecutan según lo esperado y son accesibles para los usuarios finales). Es crucial que las organizaciones realicen un seguimiento de la disponibilidad de los servicios para asegurarse de que cumplen las expectativas de los clientes y están al día en relación con sus acuerdos de nivel de servicio (SLA).
• Utilización de la capacidad: ITOA también puede ayudar a las organizaciones a saber si sus sistemas informáticos funcionan a pleno rendimiento o están infrautilizados. Conocer esto último es cada vez más importante para las organizaciones que utilizan la nube para establecer su uso de base y eliminar costes innecesarios.

Hay varios beneficios para cualquier organización que tenga una práctica sólida de análisis de operaciones de TI (ITOA):

• Ahorro de costes: las organizaciones que utilizan ITOA obtienen varios beneficios relativos a los costes, incluyendo eficiencia operativa, reducción de tiempos de inactividad y minimización de costosas vulneraciones de datos y otras amenazas externas.
• Experiencia del cliente mejorada: los clientes tienen grandes expectativas de que los servicios y productos que compran funcionen cuando lo desean. Las organizaciones que planean ofrecer un servicio de atención al cliente excelente dependen de ITOA para evitar interrupciones innecesarias y así los clientes pueden acceder a los productos y soluciones de esas organizaciones bajo demanda.
• Seguridad y cumplimiento mejorados: la ITOA desempeña un papel crucial en la detección de los posibles problemas de seguridad causados por endpoints y dispositivos finales vulnerables. ITOA también puede detectar problemas de cumplimiento, como configuraciones de sistemas no conformes y registros de auditoría que no funcionan.
• Toma de decisiones basada en datos: ITOA suele formar parte de un enfoque organizativo más amplio sobre los datos y las herramientas analíticas. ITOA ayuda a las organizaciones a realizar inversiones en TI más inteligentes, asignar mejor los recursos y prepararse para cualquier desafío futuro.

Las herramientas de automatización de TI de IBM, incluyendo IBM AIOps Insights, IBM Cloud Pak for AIOps, IBM Turbonomic e IBM Instana, ayudan a mantener todos sus sistemas operativos proporcionándole la observabilidad y la capacidad de gestión de recursos para predecir, detectar y corregir incidentes de forma más rápida y económica. También pueden ayudar a automatizar la innovación y la gestión dentro y entre los equipos de TI.