Según Gartner, AIOps, o inteligencia artificial para operaciones de TI, es la aplicación de funcionalidades de inteligencia artificial (IA), como el procesamiento del lenguaje natural y los modelos de machine learning, para automatizar y optimizar los flujos de trabajo operativos.
Específicamente, AIOps utiliza recursos de big data, analítica y machine learning para:
Al integrar varias herramientas de operaciones de TI manuales e independientes en una sola plataforma de operaciones de TI inteligente y automatizada, AIOps permite que los equipos de operaciones de TI respondan más rápidamente, incluso de manera proactiva, a las ralentizaciones e interrupciones, con visibilidad y contexto end-to-end.
Cierra la brecha entre un entorno de TI cada vez más diverso, dinámico y difícil de supervisar de equipos aislados, 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 consideran que AIOps es el futuro de la gestión de operaciones de TI, y la demanda solo está aumentando con el mayor enfoque empresarial en las iniciativas de transformación digital.
La ruta hacia AIOps es diferente en cada organización. Una vez que evalúe dónde se encuentra en su ruta hacia AIOps, puede comenzar a incorporar herramientas que ayuden a los equipos a observar, prever y actuar rápidamente ante problemas operativos de TI. Cuando considere herramientas para mejorar AIOps dentro de su organización, querrá asegurarse de que tengan las siguientes características:
Observabilidad: la observabilidad se refiere a las herramientas y prácticas de software para agregar, ingerir y analizar un flujo constante de datos de rendimiento de una aplicación distribuida y el hardware en el que se ejecuta, con el fin de supervisar, solucionar problemas y depurar de manera más efectiva la aplicación para cumplir con las expectativas de la experiencia del cliente, los acuerdos de nivel de servicio (SLA) y otros requisitos comerciales. Estas soluciones pueden brindar una visión integral de sus aplicaciones, infraestructura y red mediante la agregación y consolidación de datos, pero no toman medidas correctivas para abordar los problemas de TI. A pesar de esta falta de acción correctiva para resolver los problemas de TI, recopilan y agregan datos de TI de una variedad de fuentes de datos en todos los dominios de TI para alertar a los usuarios finales de posibles problemas, esperando que los equipos de servicio de TI implementen la solución necesaria. Aunque los datos y sus correspondientes visualizaciones en estas herramientas son muy útiles, crean una dependencia de las organizaciones de TI para tomar decisiones y responder adecuadamente a los problemas técnicos. La optimización de recursos que requiere que un operador actualice manualmente los sistemas operativos puede no aportar ningún beneficio en situaciones de demanda dinámica.
Analítica predictiva: las soluciones de AIOps pueden analizar y correlacionar datos para obtener mejores insights y acciones automatizadas, lo que permite a los equipos de TI mantener el control sobre los entornos de TI cada vez más complejos y garantizar el rendimiento de las aplicaciones. Ser capaz de correlacionar y aislar problemas es un gran paso adelante para cualquier equipo de operaciones de TI. Reduce los tiempos para detectar problemas, que de otro modo no se habrían encontrado en la organización. Las organizaciones obtendrán los beneficios de la detección automática de anomalías, alertas y recomendaciones de soluciones, lo que a su vez reduce el tiempo de inactividad general, así como la cantidad de incidentes y tickets. La optimización de recursos dinámicos se puede automatizar mediante la analítica predictiva, que puede garantizar el rendimiento de la aplicación y reducir de forma segura el costo de los recursos, incluso durante una alta variabilidad de la demanda.
Respuesta proactiva: algunas soluciones de AIOps responderán de manera proactiva a eventos no deseados, como ralentizaciones e interrupciones, uniendo el rendimiento de la aplicación y la gestión de recursos en tiempo real. Al introducir métricas de rendimiento de aplicaciones en algoritmos predictivos, pueden identificar patrones y tendencias que coinciden con diferentes problemas de TI. Con la capacidad de pronosticar problemas de TI antes de que ocurran, las herramientas AIOps pueden lanzar procesos automatizados relevantes en respuesta, rectificando los problemas rápidamente. Las organizaciones podrán ver los beneficios de la automatización inteligente, como la mejora del tiempo medio de detección (MTTD).
Este tipo de tecnología es el futuro de la gestión de operaciones de TI, ya que puede ayudar a las empresas a mejorar la experiencia tanto de los empleados como de los clientes. Los sistemas AIOps no solo garantizan que los problemas del servicio de TI se resuelvan de manera oportuna, sino que también brindan una red de seguridad para los equipos de operaciones de TI, al abordar los problemas que pueden pasar desapercibidos debido a la supervisión humana, como silos organizacionales, equipos con recursos insuficientes, y más.
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:
Pase de la gestión reactiva a la proactiva y a la predictiva: con funcionalidades de analítica predictiva integradas, AIOps aprende continuamente a identificar y priorizar las alertas más urgentes, lo que permite que los equipos de TI aborden los problemas potenciales antes de que provoquen ralentizaciones o interrupciones. Electrolux aceleró la resolución de problemas de TI de 3 semanas a una hora gracias a un tiempo medio de detección (MTTD) más rápido y ahorró más de 1000 horas al año mediante la automatización de las tareas de reparación.
AIOps incorpora funcionalidades de big data, analítica avanzada y machine learning para abordar los siguientes casos de uso:
La forma más fácil de entender cómo funciona AIOps es analizar 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, equipos y herramientas de operaciones de TI en silos en un solo lugar. Estos datos pueden incluir:
Posteriormente, AIOps aplica funciones focalizadas de analítica y machine learning para:
Automatice continuamente las acciones críticas en tiempo real, y sin intervención humana, que brinden de manera proactiva el uso más eficiente de los recursos informáticos, de almacenamiento y de red para sus aplicaciones en cada capa del lote.
Mejore la supervisión del rendimiento de su aplicación para proporcionar el contexto que necesita para resolver incidentes más rápido
AIOps Insights es una experiencia temprana del producto para validar y resolver los problemas que enfrentan los equipos de operaciones de TI centrales al gestionar la disponibilidad de los recursos de TI de la empresa mediante la gestión de eventos e incidentes. Los líderes de ITOps están invitados a unirse a la versión beta y obtener acceso exclusivo a AIOps Insights.
Mejore la gestión de sistemas, las operaciones de TI, el rendimiento de las aplicaciones y la resiliencia operacional con IA en el mainframe.