¿Qué es la AIOps?

AIOps aprovecha las capacidades de big data, análisis y ML para:

• Consumir y agregar los enormes (y cada vez mayores) volúmenes de datos generados por los componentes, las aplicaciones y las herramientas de monitorización del rendimiento y los sistemas de tickets de servicio en una pila tecnológica empresarial.

• Separar de forma inteligente las "señales" del "ruido" para identificar sucesos y patrones significativos relacionados con el rendimiento de las aplicaciones y los problemas de disponibilidad.

• Diagnosticar las causas raíz y comunicárselas a los departamentos de TI y DevOps para una respuesta y corrección rápidas o, en algunos casos, resolver automáticamente estos problemas sin intervención humana.

Al integrar varias herramientas de operaciones de TI manuales e independientes en 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 las ralentizaciones y las interrupciones, con visibilidad y contexto de punta a punta.

Ayuda a las empresas a cerrar la brecha entre panoramas de TI diversos, dinámicos y difíciles de monitorizar y equipos de TI aislados, por un lado, y las expectativas de los usuarios sobre el rendimiento y la disponibilidad de las aplicaciones, por otro. Con la proliferación de iniciativas de transformación digital en todos los sectores empresariales, muchos expertos ven a AIOps como el futuro de la gestión de operaciones de TI.

AIOps puede incorporar una amplia gama de estrategias y características de IA, incluyendo la salida y agregación de datos, algoritmos, orquestación y visualización.

Los algoritmos codifican los conocimientos de TI, la lógica empresarial y los objetivos, lo que permite a las plataformas AIOps priorizar los eventos de seguridad y tomar decisiones de rendimiento. Los algoritmos constituyen la base del machine learning (ML) y permiten a las plataformas establecer puntos de referencia y adaptarse a medida que cambian los datos ambientales.

El machine learning utiliza algoritmos y técnicas, como el supervisado, no supervisado, de refuerzo y deep learning, para ayudar a los sistemas a aprender de grandes conjuntos de datos y adaptarse a la nueva información. En AIOps, el ML ayuda con la detección de anomalías, el análisis de causa raíz (RCA), la correlación de eventos y el análisis predictivo.

Los programas AIOps recopilan datos de varios componentes de red y fuentes de datos. Los análisis interpretan los datos sin procesar para crear nuevos datos y metadatos que ayuden tanto a los sistemas como a los equipos a identificar tendencias, aislar problemas, predecir demandas de capacidad y gestionar eventos.

Las características de automatización de las herramientas de AIOps permiten que los sistemas de AIOps actúen basándose en conocimientos en tiempo real. Por ejemplo, el análisis predictivo puede anticipar un aumento en el tráfico de datos y desencadenar un flujo de trabajo de automatización para asignar almacenamiento adicional según sea necesario (de acuerdo con las reglas algorítmicas).

Las herramientas de visualización de datos en AIOps presentan datos a través de panel de control, informes y gráficos, para que los equipos de TI puedan monitorizar los cambios y tomar decisiones más allá de las capacidades del software AIOps.

AIOps utiliza una plataforma de big data para agregar datos, equipos y herramientas de ITOps aislados en un solo lugar. Estos datos pueden incluir:

• Datos históricos de rendimiento y sucesos
• Eventos de operaciones en tiempo real
• Registros y medidas del sistema
• Datos de red, incluidos datos de paquetes
• Datos relacionados con incidencias y emisión de tíquets
• Datos de demanda de aplicaciones
• Datos de infraestructura

A continuación, las plataformas AIOps aplican análisis centrados y herramientas de ML para:

• Separar las alertas de eventos significativos del "ruido". AIOps analiza los datos de ITOps y separa las señales, diferenciando los eventos anormales del ruido (todo lo demás) e identificando patrones de datos.

• Identificar las causas raíz y proponer soluciones. AIOps puede correlacionar los eventos anómalos con otros datos de eventos en todos los entornos para localizar la causa de una interrupción o un problema de rendimiento y sugerir soluciones.

• Automatizar las respuestas, incluida la resolución proactiva en tiempo real. Como mínimo, las herramientas de AIOps pueden enrutar automáticamente alertas y soluciones recomendadas a los equipos de TI adecuados e incluso crear equipos de respuesta basados en la naturaleza del problema y la solución. En muchos casos, también pueden procesar los resultados del ML y desencadenar respuestas automáticas del sistema para dirigirse a los problemas a medida que surgen (y, a menudo, antes de que los usuarios sepan que se han producido).

• Aprender continuamente para mejorar el manejo de problemas futuros. Los modelos de IA pueden ayudar a los sistemas a comprender y adaptarse a los cambios en el entorno (por ejemplo, cuando un equipo de DevOps aprovisiona una nueva infraestructura o reconfigura la infraestructura existente).

El trayecto hacia la AIOps es diferente en cada organización. Una vez que los líderes empresariales elaboran una estrategia de AIOps, pueden empezar a incorporar herramientas que ayuden a los equipos de TI a observar, predecir y responder rápidamente a los problemas de TI. 

Al elegir herramientas para mejorar AIOps, muchos equipos consideran las siguientes características:

• Observabilidad: la observabilidad es la medida en que se puede comprender el estado o condición interna de un sistema complejo basándose únicamente en el conocimiento de sus resultados externos. Cuanto más observable sea un sistema, más rápido y con mayor precisión podrán los equipos recorrer el camino desde los problemas de rendimiento identificados hasta las causas raíz, todo ello sin pruebas ni codificación adicionales.
  
  Las principales herramientas de observabilidad proporcionan una visibilidad profunda de los modernos servicios y aplicaciones empresariales distribuidos para una identificación y resolución de problemas más rápida y automatizada.
  
  En TI y cloud computing, la observabilidad utiliza herramientas y prácticas de software avanzadas para agregar, correlacionar y analizar flujos constantes de datos de rendimiento de aplicaciones distribuidas y el hardware y las redes en las que se ejecutan. La observabilidad facilita procesos más eficaces de monitorización, resolución de problemas y depuración de aplicaciones y redes para que los sistemas sigan cumpliendo las expectativas de experiencia del usuario, los acuerdos de nivel de servicio (SLA) y otros requisitos empresariales.
  
  
• Análisis predictivo: el análisis predictivo es una rama del análisis avanzado que realiza predicciones sobre resultados futuros utilizando datos históricos, modelos estadísticos, técnicas de extracción de datos y machine learning. En AIOps, los equipos utilizan análisis predictivos para encontrar patrones de datos e identificar riesgos y oportunidades.
  
  Las empresas modernas están inundadas de datos de dispar repositorios de datos de toda la organización. El análisis predictivo utiliza herramientas como los modelos de regresión logística lineal, las redes neuronales y los árboles de decisión para obtener conocimiento procesable a partir de cantidades masivas de datos empresariales y hacer predicciones sobre futuros eventos del sistema.
  
  
• Respuesta proactiva: algunas soluciones de AIOps responderán de forma proactiva a sucesos no deseados, como ralentizaciones e interrupciones, uniendo el rendimiento de las aplicaciones y la gestión de recursos en tiempo real.
  
  Al incorporar medidas de rendimiento de aplicaciones a algoritmos predictivos, pueden identificar patrones y tendencias que coincidan con diferentes problemas de TI. Y dada su capacidad para prever problemas de TI antes de que se produzcan, las herramientas de AIOps pueden automatizar la resolución para abordar rápidamente los problemas del sistema.
  
  Las tecnologías de automatización de la respuesta a incidentes forman parte integral de una gestión eficaz de los sistemas informáticos. Pueden ayudar a las empresas a mejorar tanto la experiencia del cliente como la del cliente y a mejorar significativamente las métricas clave de rendimiento, como el tiempo medio de detección (MTTD). Además, los sistemas AIOps proporcionan una red de seguridad para los equipos de operaciones de TI, abordando cuestiones que podrían pasar desapercibidos solo con supervisión humana.
  

Las plataformas AIOps pueden proporcionar a las organizaciones distintos niveles de automatización, en función de sus necesidades de TI y de su estrategia AIOps.

Con un enfoque independiente del dominio, el software AIOps recopila datos de una amplia gama de fuentes para resolver problemas en varios dominios operativos (redes, almacenamiento y seguridad, por ejemplo). Estas herramientas ofrecen una visión integral y holística del desempeño general, lo que ayuda a las organizaciones a abordar problemas que abarcan múltiples áreas.

Sin embargo, puede que no proporcionen los conocimientos detallados que los equipos de TI necesitan para abordar puntos débiles específicos o satisfacer las necesidades únicas de los sectores. La amplia naturaleza de las herramientas independientes del dominio significa que se destacan por ofrecer una descripción general, pero pueden quedarse cortas en la entrega de soluciones de gestión de incidentes específicas para desafíos matizados.

Las herramientas de AIOps centradas en dominios se focalizan en un dominio específico, ya sea un entorno de TI o una industria en particular. Aunque estas herramientas no cubren todo el panorama de la TI, son muy especializadas y los modelos de IA se basan en conjuntos de datos específicos de su dominio. Esta especialización les permite ofrecer conocimientos y soluciones precisas.

Por ejemplo, en un contexto de red, una herramienta centrada en el dominio puede identificar con precisión la causa de un cuello de botella mediante la comprensión de los protocolos y patrones de red estándar. Y gracias a su formación y enfoque especializados, puede determinar si la ralentización es el resultado de un ataque de denegación de servicio distribuido (DDoS) o de un simple error de configuración del sistema.

Independientemente del tipo de herramienta que elija una organización, es importante que los equipos:

• Entrenen modelos de IA con conjuntos de datos completos y representativos para obtener una fiabilidad y una precisión óptimas.

• Utilicen modelos de IA transparentes y justos para que los stakeholders puedan entender la toma de decisiones basada en la IA.

• Entrenen a los equipos de TI para que utilicen herramientas y conocimientos de manera eficaz para una transición a AIOps más fluida.

• Asignen a un ser humano la tarea de supervisar y validar las conclusiones del modelo de IA para que los equipos y los sistemas rindan cuentas.

Tanto AIOps como DevOps son metodologías diseñadas para mejorar las operaciones de TI, pero se centran en diferentes aspectos del ciclo de vida del software.

DevOps tiene como objetivo integrar los equipos de desarrollo y operaciones para fomentar la colaboración y la eficiencia en todo el proceso de desarrollo de software. Agiliza y automatiza los procesos de codificación, prueba e implementación y acelera los pipelines de integración continua y entrega continua (CI/CD), lo que permite lanzamientos de software más rápidos y confiables.

DevOps también utiliza herramientas como la infraestructura como código y las plataformas de colaboración para romper los silos entre los equipos y garantizar que las actualizaciones de software se puedan entregar rápidamente, sin comprometer la calidad.

Mientras que DevOps se centra en acelerar y perfeccionar el desarrollo y la implementación de software, AIOps utiliza la IA para optimizar el rendimiento de los entornos de TI empresariales, garantizando que los sistemas funcionen sin problemas y de manera eficiente. Las plataformas AIOps utilizan ML y análisis de big data para analizar grandes cantidades de datos operativos para ayudar a los equipos de TI a detectar y abordar los problemas de forma proactiva.

Cuando se utilizan en conjunto, los servicios AIOps y DevOps services pueden ayudar a las empresas a crear un enfoque complementario e integral para gestionar todo el ciclo de vida del software.

Los servicios de AIOps pueden ayudar a las empresas a abordar varios casos de uso, que incluyen:

Los análisis de causa raíz (RCA) determinan la causa raíz de los problemas para solucionarlos con las soluciones adecuadas. RCA ayuda a los equipos a evitar el trabajo contraproducente de tratar los síntomas de un problema, en lugar del problema central.

Por ejemplo, una plataforma de AIOps puede rastrear el origen de una interrupción de la red para resolverla de inmediato y establecer medidas de seguridad para evitar problemas similares en el futuro.

Las herramientas de AIOps pueden analizar grandes cantidades de datos históricos y descubrir puntos de datos atípicos dentro de un conjunto de datos. Estos valores atípicos ayudan a los equipos a identificar y predecir eventos problemáticos (vulneraciones de datos, por ejemplo) y evitar las consecuencias potencialmente costosas de esos eventos (relaciones públicas negativas, multas regulatorias y disminución de la confianza del consumidor, entre otros problemas).

Las aplicaciones modernas suelen estar separadas por múltiples capas de abstracción, lo que dificulta comprender qué servidores on-premises, recursos de almacenamiento y recursos de red subyacentes están dando soporte a qué aplicaciones. AIOps ayuda a cerrar esta brecha.

Actúa como una herramienta de monitorización para la infraestructura en la nube, la virtualización y los sistemas de almacenamiento, informando sobre medidas como el uso, la disponibilidad y los tiempos de respuesta. Además, AIOps utiliza capacidades de correlación de eventos para consolidar y agregar información para que los usuarios puedan consumir y comprender la información más fácilmente.

Para la mayoría de las organizaciones, la adopción de la nube es gradual, no total. Esto suele dar lugar a entornos multinube híbrida(que incluyen muchas partes interconectadas que dependen de tecnologías como API y microservicios) con múltiples dependencias que pueden cambiar demasiado rápido y con frecuencia para documentarlas. Al proporcionar una visibilidad clara de estas interdependencias, la AIOps puede reducir drásticamente los riesgos operativos de la migración a la nube y un método de nube híbrida.

DevOps acelera el desarrollo al dar a los equipos de desarrollo más poder para aprovisionar y reconfigurar la infraestructura de TI, pero los equipos aún deben administrar la arquitectura. AIOps proporciona la visibilidad y la automatización que los equipos de TI necesitan para dar soporte a DevOps sin una supervisión humana excesiva.

El beneficio principal de AIOps es que permite a los equipos de ITOps identificar, abordar y resolver ralentizaciones y paradas más rápido de lo que podrían hacerlo filtrando manualmente las alertas de múltiples herramientas y componentes. Esto permite a las empresas lograr:

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 de lo humanamente posible. Los procesos acelerados de identificación de problemas y resolución de incidentes permiten a las organizaciones establecer y alcanzar objetivos de MTTR que antes eran impensables.

La identificación automática de los problemas operativos y los guiones de respuesta reprogramados reducen los costes operativos e impulsan una asignación de recursos más precisa. También reduce la carga de trabajo del personal de TI y libera recursos de personal para trabajos más innovadores y complejos, mejorando la experiencia de los empleados.

Las integraciones dentro de las herramientas de monitorización de AIOps facilitan una colaboración más eficaz entre los equipos de DevOps, ITOps, gobierno y seguridad. Y una mejor visibilidad, comunicación y transparencia permiten a estos equipos mejorar la toma de decisiones y responder a los problemas con mayor rapidez.

Con capacidades de análisis predictivo integradas, las plataformas AIOps aprenden continuamente a identificar y priorizar la alerta más urgente. Esto ayuda a los equipos de TI a abordar posibles problemas antes de que provoquen tiempos de inactividad no planificados, interrupciones e interrupciones del servicio.