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¿Por qué implementar AIOps?

Apoyo de AIOps a las áreas de TI

El personal de TI y los responsables de la toma de decisiones han visto cómo las nuevas tecnologías y las demandas del negocio aumentan su carga de trabajo. La capacidad de adelantarse a los problemas ve comprometida por la reducción en los tiempos de respuesta, por lo que solucionar los problemas a corto plazo se torna prioritario. Como resultado, el equipo de TI no puede planificar con suficiente anticipación o actualizar a sistemas que podrían reducir o eliminar esos problemas.

La soluciones de inteligencia artificial para las operaciones de TI (AIOps) se presentan como un salvavidas.

De acuerdo con Ronald Schmeizer, de Cognilytica, “ha comenzado a surgir un lote de opciones de AIOps para abordar estos desafíos. AIOps puede ayudar a automatizar y mejorar ITOps mediante el uso de una variedad de algoritmos de aprendizaje automático. Desde chatbots que pueden proporcionar soporte de primera línea a usuarios que buscan ayuda de TI hasta análisis potentes, los AIOps basados ​​en aprendizaje automático pueden reducir la carga de los departamentos de TI.”

Schmeizer explica que AIOps se basa en macrodatos recopilados en toda la organización y de varios dispositivos de TI para detectar y reaccionar automáticamente ante problemas en tiempo real y proporcionar análisis profundos. Así, AIOps puede abordar una amplia gama de funciones de ITOps, incluida la supervisión de la disponibilidad y el rendimiento, la correlación y el análisis de eventos, y la gestión y automatización de los servicios de TI.

Específicamente, AIOps puede recopilar una amplia gama de datos de fuentes dispares, incluidos archivos de registro, alertas, métricas de rendimiento, paneles y bases de datos, entre otras fuentes. Puede correlacionar estos datos e identificar patrones o anomalías que deben evaluarse más a fondo o proporcionar análisis predictivos para ayudar a identificar posibles errores o fallas en los sistemas.

Junto con la flexibilidad necesaria para encontrar y solucionar problemas más rápido, AIOps también puede proporcionar a los equipos de TI conocimientos predictivos para evitar que sucedan los problemas. Los casos de uso prácticos de la tecnología AIOps incluyen la planificación de la capacidad, la domesticación de la expansión de la nube y el modelo de degradación del servicio, la capacidad de gestión, la capacidad de diseño y la resolución de desafíos de rendimiento.

Estos sistemas habilitados para IA ayudan con el monitoreo proactivo al vigilar una amplia gama de métricas para monitorear la infraestructura de red, el flujo de tráfico, la congestión y los posibles problemas de seguridad. Y estas herramientas de supervisión más inteligentes también se pueden utilizar para la planificación de la capacidad mediante la implementación del aprendizaje automático (machine learning) para obtener información sobre los patrones de uso generales.

Estos sistemas AIOps pueden proporcionar un valor adicional al extraer el análisis de la causa raíz de las fallas. De este modo, las herramientas y prácticas AIOps impactan la manera en que se desarrollan, producen y administran los activos de TI.

En los artículos de este handbook explicamos algunas razones para implementar AIOps, como el retorno de inversión, una mejoría en la atención al cliente y la descarga de presión para el departamento de TI; también se presentan casos de uso de seguridad AIOps en la nube.

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