¿Qué es AIOps?

AIOps aprovecha las capacidades de big data, analytics y machine learning (ML) para:

• Ingesta y agrega los enormes (y cada vez mayores) volúmenes de datos generados por los componentes de TI, las demandas de las aplicaciones y las herramientas de monitoreo de rendimiento y los sistemas de tickets de servicio en una pila tecnológica empresarial.

• Cambie de forma inteligente las “señales” del “ruido” para identificar eventos y patrones significativos relacionados con el rendimiento de la aplicación y los problemas de disponibilidad.

• Diagnostique la causa principal y comuníquelas a TI y DevOps para una respuesta y corrección rápidas o, en algunos casos, resuelva automáticamente estos problemas sin intervención humana.

Al integrar múltiples herramientas de operaciones de TI manuales y separadas en una plataforma de operaciones de TI única, inteligente y automatizada, AIOps permite que los equipos de operaciones de TI respondan más rápido, incluso de manera proactiva, a desaceleraciones e interrupciones, con visibilidad y contexto de extremo a extremo.

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

AIOps puede incorporar una variedad de estrategias y características de IA, incluida la salida y agregación de datos, algoritmos, orquestación y visualización.

Los algoritmos codifican los conocimientos informáticos, la lógica empresarial y los objetivos, lo que permite a las plataformas AIOps priorizar los eventos de seguridad y tomar decisiones sobre el 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 aprendizaje supervisado, no supervisado, por refuerzo y aprendizaje profundo— para ayudar a los sistemas a aprender a partir de grandes conjuntos de datos y adaptarse a nueva información. En AIOps, el machine learning (ML) ayuda con la detección de anomalías, el análisis de causa principal (RCA), la correlación de eventos y el análisis predictivo.

Los programas AIOps recopilan datos de varios componentes de red y fuentes de datos. analytics interpretan los datos sin procesar para crear nuevos datos y metadatos que ayudan 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 a los sistemas AIOps actuar basándose en insights en tiempo real. Por ejemplo, el análisis predictivos puede anticipar un aumento en el tráfico de datos y activar una automatización flujo de trabajo para asignar almacenamiento adicional según sea necesario (de acuerdo con las reglas algorítmicas).

Las herramientas devisualización de datos en AIOps presentan datos a través de paneles, informes y gráficos, para que los equipos de TI puedan monitorear 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 eventos
• Eventos 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 de demanda de aplicaciones
• Datos de infraestructura

Luego, las plataformas AIOps aplican analytics enfocados y herramientas de machine learning (ML) para:

• Separe 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 principales y proponer soluciones. AIOps puede correlacionar eventos anormales con otros datos de eventos en todos los entornos para identificar la causa de una interrupción o un problema de rendimiento y sugerir soluciones.

• Automatice 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 Resultados de machine learning (ML) y activar respuestas automáticas del sistema para dirección de los problemas a medida que surgen (y, a menudo, antes de que los usuarios sepan que ocurrieron).

• Aprenda 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 camino hacia la AIOps es diferente en cada organización. Una vez que los líderes empresariales elaboran una estrategia de AIOps, pueden comenzar 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:

• La observabilidad es la medida en que se puede comprender el estado o condición interna de un sistema complejo con base en solo el conocimiento de sus salidas externas. Cuanto más observable es un sistema, más rápido y con mayor precisión pueden los equipos recorrer el camino desde los problemas de rendimiento identificados hasta las causas principales, todo ello sin necesidad de realizar pruebas o programación adicionales.
  
  Las principales herramientas de observabilidad proporcionan una visibilidad profunda de los servicios y aplicaciones empresariales distribuidos modernos para una identificación y resolución de problemas más rápidas y automatizadas. En TI y computación en la nube, Observabilidad utiliza herramientas y prácticas de software avanzadas para agregar, correlacionar y analizar flujos constantes de datos de rendimiento de aplicaciones distribuidas, así como del hardware y las redes en las que se ejecutan. Observabilidad facilita procesos más eficaces de supervisión de aplicaciones y redes, resolución de problemas y depuración, de modo que los sistemas sigan cumpliendo las expectativas de los usuarios, los acuerdos de nivel de servicio (SLA) y otros requisitos empresariales.
  
  
• Análisis predictivos: Análisis predictivos es una rama de análisis avanzados que realiza predicciones sobre resultados futuros utilizando datos históricos, modelos estadísticos, técnicas de minería de datos y machine learning. En AIOps, los equipos utilizan análisis predictivos para encontrar patrones en los datos e identificar riesgos y oportunidades.
  
  Las empresas modernas están inundadas de datos de repositorios de datos dispares en toda la organización. Los análisis predictivos emplean herramientas como modelos logísticos y de regresión lineal, red neuronal y árbol de decisión para obtener insights aplicables en la práctica a partir de grandes cantidades de datos empresariales y hacer predicciones sobre futuros eventos del sistema.
  
  
• Respuesta proactiva: algunas soluciones AIOps responderán de manera proactiva a eventos no deseados, como desaceleraciones e interrupciones, reuniendo el rendimiento de las aplicaciones y la administración de recursos en tiempo real.
  
  Al alimentar las métricas de rendimiento de las aplicaciones en algoritmos predictivos, se pueden identificar patrones y tendencias que coinciden con diferentes problemas de TI. Y dada su capacidad para pronosticar problemas de TI antes de que ocurran, las herramientas de AIOps pueden automatizar la resolución para abordar los problemas del sistema con rapidez.
  
  Las tecnologías de automatización de la respuesta ante incidentes son fundamentales para una gestión eficaz de los sistemas informáticos. Pueden ayudar a las empresas a mejorar tanto la experiencia del cliente como la del consumidor 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 diferentes niveles de automatización, según sus necesidades de TI y 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 rendimiento general, ayudando a las organizaciones a abordar problemas que abarcan múltiples áreas.

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

Las herramientas AIOps centradas en el dominio se centran en un dominio específico, ya sea un entorno de TI o una industria en particular. Aunque estas herramientas no cubren todo el escenario de TI, son altamente especializadas, con modelos de IA entrenados en conjuntos de datos específicos de su ámbito. Esta especialización les permite proporcionar insights y soluciones precisos.

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

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

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

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

• Capacite a los equipos de TI para que utilicen herramientas e insights de manera efectiva para una transición a AIOps más fluida.

• Asignar a una persona para supervisar y validar las conclusiones del modelo de IA con el fin de garantizar la responsabilidad de los equipos y los sistemas.

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. Optimiza y automatiza los procesos de programación, pruebas y despliegue, y acelera los procesos 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 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 el despliegue de software, AIOps utiliza 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 machine learning (ML) y analytics de big data para analizar grandes cantidades de datos operativos para ayudar a los equipos de TI a detectar y abordar 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, entre ellos:

Análisis de causa principal (RCAs) determinan la causa principal de los problemas para remediarlos 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 AIOps puede rastrear el origen de una interrupción de la red para resolverla de inmediato y establecer medidas de seguridad para evitar que ocurra el mismo problema 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 (filtraciones 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 Recursos son los que dan soporte a cada aplicación. AIOps ayuda a salvar esta brecha.

Actúa como herramienta de supervisión para la infraestructura en la nube, la virtualización y los sistemas de almacenamiento, generando informes sobre métricas que incluyen 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 a menudo da como resultado entornos multicloudhíbridos (que incluyen muchas partes interconectadas que dependen de tecnologías como API y microservicios) con múltiples dependencias que pueden cambiar con demasiada rapidez y frecuencia para documentar. Al proporcionar una visibilidad clara de estas interdependencias, AIOps puede reducir drásticamente los riesgos operativos de la migración a la nube y un enfoque 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, dirigirse a y resolver ralentizaciones e interrupciones más rápido de lo que podrían filtrar manualmente las alertas de múltiples herramientas y componentes. Esto permite a las empresas lograr:

Al reducir el ruido de las operaciones y correlacionar los datos operativos de múltiples entornos de TI, AIOps puede identificar las causas principales y proponer soluciones más rápido y con mayor precisión de lo que sería posible para un ser humano. 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 problemas operativos y los scripts de respuesta reprogramados reducen los costos operativos y permiten una asignación más precisa de los recursos. También reduce la carga de trabajo del personal de TI y libera recursos humanos para tareas más innovadoras y complejas, mejorando la experiencia de los empleados.

Las integraciones dentro de las herramientas de monitoreo de AIOps facilitan una colaboración más eficaz entre los equipos de DevOps, ITOps, gobernanza y seguridad. Además, una mayor 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 y cortes de servicio.