AIOps e a inteligência artificial nas operações de TI 

A Inteligência Artificial para Operações de TI (AIOps) combina tecnologias inovadoras para automatizar processos cruciais de TI.

Se você já conhece e procura novas ideias ou busca informações sobre o que é AIOps, esse post poderá orientar o caminho das pedras neste mercado em rápido crescimento, que deve dobrar de US$ 1,5 bilhão em 2020 para cerca de US$ 3 bilhões até 2025.

O que é a AIOps e qual a sua importância? 

A inteligência artificial para operações de TI, também conhecida como AIOps, é a prática de aplicar análises e machine learning à big data para automatizar e melhorar as operações de TI. 

As funcionalidades da AIOps podem ser aplicadas à ingestão e ao processamento de diversos dados operacionais, incluindo dados de log, traces, métricas e muitos outros. 

As AIOps podem ajudar de maneira significativa o tempo e o esforço usados para detectar, entender, investigar, identificar causas raiz e remediar problemas e incidentes mais rapidamente. A economia de tempo durante a resolução de problemas pode, por sua vez, ajudar os profissionais de TI a canalizar mais sua energia para tarefas e projetos de maior importância para uma empresa. 

As plataformas AIOps permitem o uso simultâneo de várias fontes de dados, métodos de coleta de dados, tecnologias analíticas (em tempo real e profundas) e tecnologias de apresentação. 

Elas aproveitam o poder da IA ​​para analisar automaticamente grandes quantidades de dados de rede e máquina para encontrar padrões, tanto para identificar a causa dos problemas existentes quanto para prever e prevenir entraves no futuro. 

Por que usar AIOps?

As equipes de TI desempenham um papel fundamental na melhoria dos resultados de negócios, avançando em projetos críticos de transformação digital, oferecendo experiências otimizadas de usuários e clientes e garantindo a disponibilidade. 

No entanto, as operações de TI, hoje, precisam lidar com: 

• Complexidade crescente: o cenário moderno de TI é uma mistura de sistemas legados, incluindo mainframes locais e sistemas distribuídos, bem como novas tecnologias como contêineres, nuvem e componentes definidos por software, dificultando a análise de informações entre camadas;

• Aumento dos alertas: um número crescente de ferramentas de monitoramento para diferentes tecnologias leva a um grande número de alertas imprecisos e redundantes. Isso complica as operações e aumenta o tempo para identificar a causa raiz dos problemas nos sistemas e domínios;

• Sistemas dinâmicos: nos últimos anos, o uso de aplicações e microsserviços em contêiner aumentou significativamente a complexidade devido à natureza dinâmica das operações;

• Grande volume de dados: o volume, a variedade e a velocidade dos dados que precisam ser gerenciados, correlacionados e analisados ​​continuam a crescer.  

Como as plataformas AIOps resolvem as complexidades da TI?

Para enfrentar as complexidades da TI, não basta mais reagir quando surgem problemas. As equipes devem obter a visibilidade necessária para identificar possíveis problemas e resolvê-los antes que afetem os níveis de serviço. Lidar com o crescimento explosivo de dados, complexidade e demandas do usuário exige que as equipes de TI adotem uma plataforma AIOps.  

À medida que as infraestruturas de TI evoluem, os antigos sistemas baseados em regras ficam aquém porque dependem de uma representação estática predeterminada de um ambiente de TI autossuficiente e homogêneo. 

AIOps usa IA e Automação Inteligente para fornecer uma fonte única de verdade para todos os processos de TI e análise detalhada da causa raiz para qualquer evento de TI, ajudar a prever incidentes prováveis, fornecer recomendações inteligentes para correções e permitir automação proativa para melhorar o desempenho de serviços digitais. 

O papel da IA ​​em AIOps

As plataformas AIOps contam com a maturidade de modelos específicos de IA para fornecer inteligência e visibilidade às equipes de operações de TI, bem como para fornecer soluções inteligentes para problemas comuns. 

Em vez de depender de engenheiros de TI para identificar um entrave em uma aplicação e corrigi-la manualmente, as AIOps podem usar algoritmos para identificar e resolver o problema automaticamente. 

Da mesma forma, em vez de exigir que a equipe de TI determine a melhor forma de gerenciar o desempenho da aplicação ou quantos recursos alocar para ela, uma plataforma pode provisionar ambientes automaticamente analisando os dados para determinar a combinação ideal de recursos. 

Os algoritmos podem selecionar alertas significativos de um fluxo de eventos e identificar correlações entre alertas de diversas fontes. A partir dos seus insights fica mais fácil montar a equipe correta de especialistas em TI para diagnosticar e resolver uma situação, propor soluções práticas com base em experiências anteriores e aprender com o feedback para melhorar continuamente ao longo do tempo. 

Benefícios da AIOps 

Os benefícios da AIOps são divididos em três pilares:

• Primeiro, AIOps permitem a previsão de insights;
• Em segundo lugar, esses insights criam uma oportunidade de prevenção;
• Terceiro, eventualmente há automação de resoluções por meio de IA para ganhar eficiência.

Esses pilares ajudam as empresas a evitar custos, que atualmente é uma grande discussão entre as empresas.

As equipes de TI podem resolver os problemas mais rapidamente com as ferramentas AIOps, o que, por sua vez, melhora a confiabilidade e o desempenho e reduz as dispendiosas interrupções do sistema.

Casos de uso comuns de AIOps 

• Verificação de integridade proativa: ajuda a acompanhar a integridade em tempo real dos principais componentes de TI. Pode ser configurada para verificar a integridade dentro e entre tecnologias. Isso é útil para que você saiba se tudo funciona conforme o esperado ou entender a integridade de um software em um determinado ponto no tempo e exibi-la em um relatório. 

• Detecção de anomalias: as anomalias são desvios nos KPIs que são úteis na identificação de problemas potenciais. Sua detecção depende de algoritmos maduros. Um alto grau de alteração de um grupo coeso de KPIs, além de um valor limite (definido de acordo com os padrões anteriores), pode ser captado pelo algoritmo, analisado para verificar se sinaliza um evento potencial e alertas podem ser gerados para o mesmo. 

• Correlação e análise de eventos: a correlação e análise de eventos é a capacidade de ver por meio de vários avisos relacionados à causa, com uma determinação sobre como corrigi-los. O problema com as ferramentas de TI tradicionais é que elas não fornecem insights sobre o problema, apenas os avisos. As ferramentas de AIOps usam algoritmos de IA para agrupar automaticamente eventos com base em sua similaridade, o que reduz a carga de gerenciamento sobre as equipes de TI. 

Assim como acontece com muitas tecnologias mais novas, a definição de AIOps e seus benefícios continua a evoluir. Quando bem implementada, a AIOps pode impulsionar de forma significativa o valor de seus negócios. 

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