¿Qué es AIOps?

¿Qué significa AIOps? AIOps es la abreviatura de inteligencia artificial para operaciones de TI. Puede que reconozca otros nombres, como operaciones cognitivas, operaciones de TI algorítmicas y análisis de operaciones de TI (ITOA).

AIOps es la aplicación multicapa de análisis de big data y aprendizaje automático para datos de operaciones de TI. El objetivo es automatizar las operaciones de TI, identificar patrones de manera inteligente, aumentar los procesos y las tareas comunes, y resolver los problemas de TI. AIOps aúna la gestión de servicios, la gestión del rendimiento, y la automatización para conseguir datos y mejoras continuas.

Los analistas del sector han definido un conjunto de capacidades que debería ofrecer una plataforma AIOps. Estas incluyen:

• Recopilación de datos de diferentes fuentes como: redes, aplicaciones, bases de datos, herramientas y nube en una variedad de formas que incluye métricas, eventos, incidentes, cambios, topología, archivos de registro, datos de configuración, KPI, emisión y datos no estructurados como publicaciones de medios sociales y documentos (procesamiento del lenguaje natural).
• Gestión de datos, almacenamiento de datos en un único lugar accesible para su análisis y generación de informes, incluidas las funciones como indexación y vencimiento.
• Análisis de los datos mediante aprendizaje automático, incluida la detección de patrones, la detección de anomalías y el análisis predictivo. Separación de los avisos importantes del "ruido"
• Dirección del análisis de la causa raíz (RCA) que implique la reducción de los volúmenes de datos a unas pocas causas más probables, o solo a una. Correlacione y contextualice los datos con procesamiento en tiempo real para identificar los problemas.
• Actuación como un intermediario estratégico que añade varias herramientas de supervisión y otras inversiones. Sistematización del conocimiento para automatizar y coordinar la respuesta y la corrección.
• Aprendizaje continuo para mejorar la gestión y la resolución de problemas en el futuro.

¿Por qué es AIOps necesaria?

Muchas organizaciones han pasado de sistemas locales estáticos y dispares a una combinación más dinámica de entornos de nube gestionados, de nube pública, de nube privada y locales donde los recursos se ajustan y reconfiguran constantemente.

El uso de más dispositivos (especialmente el Internet de las cosas o IoT), sistemas y aplicaciones, supone un aluvión de datos que TI tiene que supervisar. Por ejemplo, una locomotora puede producir terabytes de datos durante un viaje. En términos de TI, a esta explosión se la denomina Big Data.

Ningún ser humano puede procesar la explosión de datos que se espera que gestionen las operaciones de TI. Los equipos de TI no pueden priorizar los diferentes problemas para su resolución de manera oportuna. Reciben una ingente cantidad de alertas, y muchas de ellas son redundantes, lo que afecta negativamente a la experiencia del usuario y del cliente.

Las soluciones tradicionales de gestión de TI no pueden enfrentarse a este volumen. No pueden cribar eventos de forma inteligente del conjunto de información. No pueden correlacionar datos entre entornos interdependientes pero separados. No pueden ofrecer análisis predictivo y las operaciones de TI basadas en información en tiempo real tienen que responder a los problemas lo suficientemente rápido.

Para identificar, resolver y prevenir interrupciones de alto impacto y otros problemas de operaciones de TI más rápido, las organizaciones recurren a AIOps. AIOps permite a los equipos de operaciones de TI responder de manera rápida y proactiva a interrupciones y ralentizaciones con mucho menos esfuerzo. Reduce la brecha entre un panorama de TI dinámico, diverso y complicado y las expectativas del usuario para conseguir una interrupción mínima o nula en la disponibilidad y el rendimiento del sistema.

Ventajas de AIOps

Entre las ventajas para los usuarios que utilizan AIOps encontramos:

• Mejora de la experiencia del empleado y del cliente
• Uso más eficiente de la infraestructura y la capacidad
• Mejor alineación con los servicios de TI y los resultados de los servicios empresariales
• Agilización de la prestación de nuevos servicios de TI
• Menos tareas de extinción y fin de interrupciones costosas
• Mejor correlación entre el cambio y el rendimiento
• Eficiencia mejorada en la gestión del cambio
• Menor carga de trabajo de las operaciones de TI por parte de la plantilla, ya que la IA contribuye al análisis
• Reducción de las falsas alarmas. Un análisis más rápido de la causa raíz (RCA), ya que la IA localiza el problema o reduce el número de operadores de elementos a buscar a un conjunto reducido
• Prevención de los problemas antes de que los clientes sufran sus consecuencias mediante una detección de anomalías
• Resolución de problemas (MTTR) más rápida
• Reducción de las carencias de habilidades
• Reducción del error humano
• Visión unificada del entorno de TI
• Información sobre qué cargas de trabajo generan costes
• Soporte para infraestructura tradicional, nube pública, nube privada y nube híbrida
• Cambio de una gestión de problemas reactiva a una gestión proactiva
• Modernización de las operaciones de TI y del equipo de operaciones de TI
• Mayores niveles de colaboración entre seguridad y operaciones