Operaciones de TI impulsadas por inteligencia artificial

¿Qué es AIOps?

La inteligencia artificial para operaciones de TI (AIOps) aprovecha herramientas de IA como el aprendizaje automático (ML) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para mejorar el flujo de trabajo tecnológico.

AIOps recopila datos de componentes de TI, aplicaciones, herramientas de monitoreo y sistemas de servicio, y filtra las señales necesarias del ruido innecesario. Esto ayuda a detectar eventos y tendencias clave que afectan el rendimiento de las aplicaciones. Además, identifica las causas raíz de cualquier error y las comparte con los equipos de TI y DevOps. A veces, las herramientas de AIOps pueden incluso solucionar los problemas sin ayuda humana.

Las redes de TI modernas son vastas y complejas, pero AIOps facilita a los equipos de TI abordar problemas antes de que se conviertan en grandes problemas. Al combinar múltiples herramientas de TI en una plataforma inteligente, AIOps permite a las organizaciones gestionar tal complejidad y hacer que sus departamentos de TI sean más inteligentes, rápidos y eficientes.

Beneficios de AIOps

AIOps aborda rápidamente problemas y errores en lugar de revisar alertas de varias herramientas. Transforma el enfoque manual en un proceso automatizado, facilitando rápidas resoluciones de interrupciones o ralentizaciones. AIOps también:

• Reduce los costos operativos. Abordar problemas operativos disminuye los costos de operación. Conduce a un mejor uso de los recursos y permite al personal trabajar en proyectos críticos sin preocuparse por encontrar obstáculos.
• Mejora la colaboración. Las integraciones dentro de las herramientas de AIOps fomentan una mejor colaboración entre equipos como DevOps e ITOps. La mejor toma de decisiones y una respuesta más rápida a los problemas son sus resultados clave.
• Ayuda a evitar problemas más significativos. AIOps tiene análisis predictivo que destaca alertas urgentes. Los equipos de TI manejan problemas potenciales antes de que causen daño.
• Mejora los indicadores clave de rendimiento (KPI). AIOps mejora el rendimiento de TI en la nube y en las instalaciones, influyendo positivamente en los indicadores clave de rendimiento.
• Analiza datos. La fusión de fuentes de datos previamente aisladas permite un análisis integral, ofreciendo ideas más profundas.
• Mejora la satisfacción laboral. Automatizar tareas tediosas permite a los equipos de TI centrarse en análisis y optimización valiosos, mejorando su satisfacción laboral.
• Maximiza el valor de los datos. AIOps combina la automatización con big data, revelando conexiones y relaciones cruciales con ideas accionables.

Etapas de AIOps

AIOps utiliza una plataforma de big data para recopilar datos de operaciones de TI de múltiples fuentes. Estos datos incluyen datos históricos de eventos y rendimiento, registros del sistema, datos de paquetes, datos relacionados con incidentes y tickets, e información de infraestructura. Luego, las capacidades de ML ayudan a identificar y solucionar problemas.

Un flujo de trabajo típico de AIOps incluye estas etapas:

• Selección de datos. AIOps examina vastos datos de TI para identificar elementos esenciales. Busca "agujas" necesarias en "pajar" de datos masivos utilizando medidas de selección y priorización establecidas.
• Descubrimiento de patrones. Esta fase examina los datos seleccionados para encontrar vínculos entre los elementos de datos. AIOps agrupa estos elementos para un análisis más detallado.
• Inferencia. Después de un análisis detallado, AIOps identifica las causas principales de problemas y tendencias. Proporciona ideas claras para guiar acciones.
• Colaboración. AIOps alerta a los equipos adecuados y les proporciona la información necesaria para actuar. Asegura un trabajo en equipo efectivo, incluso si los miembros del equipo están lejos.
• Automatización. AIOps puede abordar y solucionar problemas automáticamente, aumentando la velocidad y precisión de las operaciones de TI.
• Aprendizaje continuo. Con el tiempo, aprende de los datos y mejora aún más en la gestión de su trabajo.

Características clave de una plataforma AIOps

Cada organización sigue un enfoque diferente para implementar AIOps. Lo importante es decidir sobre una plataforma adecuada y asegurarse de que tenga las siguientes características para una implementación efectiva.

• Observabilidad supervisa el rendimiento del software y hardware. Ofrece una vista completa de aplicaciones y sistemas, pero depende de los equipos de TI para solucionar cualquier problema que detecten.
• Análisis predictivo estudia los datos para ofrecer ideas valiosas. AIOps puede señalar problemas y sugerir soluciones. Esto reduce las interrupciones y disminuye los costos.
• Respuesta proactiva. Algunas herramientas de AIOps pueden actuar incluso antes de que ocurra un problema porque ven patrones y abordan problemas temprano.

Casos de uso de AIOps

Varios beneficios de la plataforma AIOps la hacen adecuada para muchos casos de uso. A continuación, se presentan algunos notables.

• Gestión de big data. AIOps maneja grandes cantidades de datos para mejorar las operaciones de TI. Agrega datos en un sistema inteligente y les da sentido.
• Análisis de rendimiento. Las herramientas de AIOps utilizan IA para analizar grandes conjuntos de datos, identificando rápidamente la causa raíz de un problema.
• Detección de anomalías. AIOps observa desviaciones significativas de comportamientos normales al identificar patrones de datos inusuales y valores atípicos.
• Correlación de eventos. Las herramientas con capacidades de AIOps agrupan automáticamente eventos similares y reducen el tráfico y ruido de eventos innecesarios.
• Automatización. AIOps maneja y monitorea servidores, datos de contenedores, sistemas de almacenamiento y la nube. La herramienta detecta problemas y los aborda automáticamente.

Aplicación de AIOps por industria

AIOps utiliza métodos avanzados para abordar desafíos tecnológicos, identificando las razones principales de los problemas y abordándolos. Las plataformas de AIOps pueden detectar preventivamente crisis potenciales y proporcionar información sobre el rendimiento de las aplicaciones. Con tales capacidades, los equipos de TI en las siguientes industrias utilizan AIOps.

• Salud. AIOps ayuda a proteger los datos de salud personales siguiendo reglas como la Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros de Salud (HIPAA). Hace que los dispositivos móviles sean más seguros para los trabajadores de la salud y previene ataques de ransomware.
• Manufactura. Las máquinas se reparan antes de que se rompan, gracias a AIOps. Recopila y estudia cadenas de suministro, operaciones de fábrica y datos del ciclo de vida del producto. La plataforma monitorea cada máquina en tiempo real, recopilando datos sobre todo lo relacionado con la producción.
• Servicios financieros. Los datos de clientes pasados ayudan a predecir ganancias futuras en el lado financiero. AIOps mantiene este tipo de datos seguros y ayuda a las instituciones financieras a satisfacer las demandas de los clientes por la banca digital.
• Gestión de servicios de TI (ITSM). AIOps predice necesidades de capacidad y almacenamiento en entornos multicloud. Esto facilita la gestión de dispositivos conectados en una red.

Aprende más sobre cómo mejorar las operaciones de TI con AIOps.