AIOps

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AIOps

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

¿Qué es AIOps?

AIOps, (inteligencia artificial para operaciones de TI) es la aplicación de la inteligencia 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

¿Por qué necesitamos 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 locales, de nube gestionada, privada y pública, los que funcionan con 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.

¿Cómo funciona AIOps?

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:

  • Separar las alertas de eventos relevantes del 'ruido': AIOps utiliza análisis como la aplicación de reglas y la concordancia de patrones para rastrear los datos de operaciones de TI y separar señales (alertas de eventos anormales significativas) de ruido (todo lo demás).
  • Identificar las causas 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.
  • Automatizar las respuestas, incluyendo la resolución proactiva en tiempo real: como mínimo, AIOps puede direccionar automáticamente alertas y soluciones recomendadas a los equipos de TI correspondientes o, incluso, crear equipos de respuesta basándose en la naturaleza del problema y su 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.
  • Aprender continuamente para mejorar la resolución de problemas futuros: a partir de los resultados de la analítica, las funciones de machine learning pueden cambiar o crear nuevos algoritmos 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.

Beneficios de AIOps

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:

  • Acelerar el tiempo medio de reparación (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.
  • Pasar de la gestión proactiva a la gestión predictiva: al estar siempre en constante aprendizaje, 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.
  • Modernizar sus operaciones y equipo 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.

Usos de AIOps

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 diseñado 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 hacia la nube: para la mayoría de las empresas, la adopción de la nube es gradual, no a gran escala, lo que resulta en un entorno híbrido multinube (nube privada, nube pública, múltiples proveedores), con múltiples interdependencias que pueden cambiar con demasiada rapidez y frecuencia como para documentarlas. Al proporcionar una buena visibilidad de estas interdependencias, AIOps puede reducir drásticamente los riesgos operativos de la migración hacia la nube y de un enfoque 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.

AIOps e IBM Cloud

IBM Cloud le permite desarrollar y desplegar en arquitecturas multinube y de TI existentes. La soluciones de AIOps de IBM mejoran la eficiencia de las operaciones de TI al proporcionar visibilidad centralizada en todos los entornos para que los equipos de operaciones puedan diagnosticar problemas y resolver incidentes con mayor rapidez.

IBM Cloud Pak for Watson AIOps utiliza machine learning y el conocimiento del lenguaje natural para correlacionar datos estructurados y no estructurados en toda la cadena de herramientas de operaciones en tiempo real con el fin de descubrir información oculta e identificar las causas más rápidamente. Al eliminar la necesidad de múltiples paneles de control, Watson AIOps introduce información y recomendaciones directamente en los flujos de trabajo de su equipo para acelerar la resolución de incidentes.

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