Como Melhorar as Operações de TI com AIOps

Plataformas AIOps mudaram as responsabilidades das equipes de TI com a integração de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) para automatizar operações de TI, monitorar e analisar sistemas proativamente e melhorar o desempenho.

Embora implementar AIOps seja complexo e demorado, as empresas estão recorrendo a soluções de software para simplificar o processo. Este artigo visa explorar os principais recursos do software AIOps e fornecer recomendações de software personalizadas.

AIOps é uma abordagem revolucionária para operações de TI

Cada empresa tem necessidades, desafios e objetivos únicos que exigem uma configuração AIOps personalizada. Por exemplo, uma instituição financeira pode querer garantir transações seguras e de alta velocidade para os clientes, exigindo que a equipe de TI priorize o monitoramento e a otimização do desempenho da rede. Em contraste, uma empresa de saúde pode exigir que a equipe de TI se concentre no monitoramento e na detecção de anomalias nos dados de dispositivos médicos, garantindo a segurança do paciente e a conformidade regulatória.

Para atender a essas necessidades únicas, os gerentes de TI devem selecionar o software AIOps certo. A maioria das soluções AIOps oferece recursos como análises em tempo real, resposta automática a incidentes e manutenção preditiva, mas escolher a combinação certa de recursos e funcionalidades pode ser desafiador.

O software AIOps deve ser personalizável e integrar-se perfeitamente com outros softwares empresariais para atender aos requisitos específicos de TI da empresa. Portanto, as empresas devem avaliar cuidadosamente suas opções e escolher uma solução AIOps que se encaixe em suas necessidades e objetivos únicos.

Como o AIOps pode ajudar a enfrentar desafios comuns enfrentados por profissionais de TI

Com base no relatório da pesquisa OpsRamp State of AIOps 2023, 265 profissionais de TI mencionaram os três principais desafios de gerenciamento de incidentes:

• Compreender as dependências de aplicação para infraestrutura em caso de falha de TI (62%)
• Determinar a análise de causa raiz provável (56%)
• Garantir um tempo médio de resolução (MTTR) rápido para serviços críticos para os negócios (50%)

Curiosamente, esses três desafios precisam ser abordados juntos.

Compreender as dependências de aplicação para infraestrutura é crucial para o AIOps porque permite que as equipes de TI diagnostiquem e resolvam rapidamente falhas de TI. Quando ocorre uma falha de TI, pode ser desafiador identificar a causa raiz do problema.

No entanto, ao entender a relação entre aplicações e infraestrutura, as equipes de TI podem identificar mais facilmente a fonte do problema e tomar as medidas adequadas para corrigi-lo. O AIOps usa algoritmos de ML para monitorar sistemas de TI e detectar anomalias em tempo real.

Ao analisar dados de várias fontes, como logs, métricas e eventos, o AIOps pode identificar padrões e correlações que podem indicar uma possível falha. No entanto, para diagnosticar efetivamente o problema, as equipes de TI precisam entender as complexas dependências entre aplicações e infraestrutura.

Por exemplo, se uma aplicação crítica de repente parar de funcionar corretamente, isso pode ser devido a um problema com a infraestrutura subjacente, como uma rede ou banco de dados. Sem entender essas dependências, as equipes de TI podem perder tempo investigando a própria aplicação, levando a atrasos na resolução da falha. Ao ter uma compreensão abrangente das dependências de aplicação para infraestrutura, o AIOps pode fornecer insights e recomendações mais precisas para as equipes de TI, permitindo que identifiquem e corrijam rapidamente a causa raiz de uma falha. Só então as organizações podem garantir o MTTR através do AIOps.

Recomendando plataformas AIOps com base nos dados do Relatório Grid^Ⓡ da G2

O Relatório Grid^Ⓡ da G2 para Plataformas AIOps da Primavera de 2023 pode ajudar os compradores de software a encontrar o software certo com base na Identificação de Causa Raiz, Identificação Proativa, Orientação de Resolução e Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina.

Identificação de causa raiz

As ferramentas AIOps podem identificar diretamente a causa raiz dos problemas do sistema de TI ou aumentar a velocidade com que são identificadas. Isso é alcançado aproveitando algoritmos para analisar dados de várias fontes, como logs, métricas e eventos. Para abordar isso, a G2 pede aos revisores que classifiquem o software AIOps com base na "Identificação de Causa Raiz". As cinco principais ferramentas por essa métrica são mencionadas abaixo.

Com uma média de categoria de 90%, meshIQ lidera com 98%, seguido por PagerDuty, Instana, ZIF e AppDynamics. Profissionais de ITOps que desejam que o software AIOps se concentre nesse recurso devem explorar esses cinco produtos.

Identificação proativa

As soluções AIOps podem identificar proativamente tendências em sistemas de TI que podem levar a falhas ou erros. Em seguida, fornece recomendações para as equipes de TI otimizarem seus sistemas com base nos dados analisados. Isso permite que as equipes de TI tomem medidas proativas para evitar que incidentes ocorram em primeiro lugar. Para abordar isso, a G2 pede aos revisores que classifiquem o software ITSM com base na "Identificação Proativa". Abaixo está a classificação para os cinco principais.

Com uma média de categoria de 90%, meshIQ lidera com 98%, seguido por PagerDuty, ZIF, Instana e Moogsoft. Profissionais de ITOps que desejam que o software AIOps se concentre nesse recurso devem explorar esses cinco produtos.

Orientação de resolução

As plataformas AIOps não apenas identificam causas raízes e tendências para problemas de sistemas de TI, mas também fornecem caminhos, sugestões ou outras assistências gerais para a resolução de problemas. Ao analisar dados de várias fontes, o AIOps pode fornecer às equipes de TI recomendações sobre como resolver o problema ou sugerir um caminho para a solução.

Essas recomendações podem incluir respostas automáticas, intervenções manuais sugeridas ou alertas para equipes específicas para a resolução de problemas. Isso ajuda as equipes de TI a responder a incidentes de forma mais rápida e eficaz, reduzindo o tempo de inatividade e aumentando o desempenho do sistema. Para abordar isso, a G2 pede aos revisores que classifiquem o software AIOps com base na "Orientação de Resolução". As cinco principais soluções por essa métrica são mencionadas abaixo.

Com uma média de categoria de 90%, PagerDuty lidera com 99%, seguido por meshIQ, ZIF, Instana e BigPanda. Profissionais de IT Ops que desejam que o software AIOps se concentre nesse recurso devem explorar esses cinco produtos.

Inteligência artificial e aprendizado de máquina

No mundo do AIOps, tanto a IA quanto o ML são usados para permitir sistemas inteligentes que podem analisar dados e fornecer insights para as equipes de TI. A IA no AIOps envolve um conjunto mais amplo de técnicas, como sistemas especialistas, sistemas baseados em regras e processamento de linguagem natural. Ao mesmo tempo, os algoritmos de ML são usados especificamente para analisar dados de várias fontes para identificar padrões e correlações que podem indicar um problema potencial.

Esses algoritmos podem então fazer previsões ou decisões com base nesses padrões, o que pode ajudar as equipes de TI a tomar medidas proativas para prevenir ou responder a incidentes de forma mais eficaz. Para abordar isso, a G2 pede aos revisores que classifiquem o software AIOps com base em "Inteligência Artificial" e "Aprendizado de Máquina". Abaixo está a classificação para os cinco principais.

Com uma média de categoria de 90%, PagerDuty lidera com 99%, seguido por meshIQ, ZIF, Instana e Moogsoft. Profissionais de IT Ops que desejam que o software AIOps se concentre nesse recurso devem explorar esses cinco produtos.

ROI deve estar no topo das prioridades

O retorno sobre o investimento (ROI) é uma consideração essencial ao adquirir software AIOps porque permite que as organizações meçam o valor do software em relação ao custo de implementação. Com a crescente complexidade dos sistemas de TI, o software AIOps pode ajudar as organizações a otimizar operações, reduzir o tempo de inatividade e melhorar os tempos de resposta a incidentes. No entanto, o software também pode ser caro, e as organizações devem avaliar se os benefícios superam o investimento.

A análise de ROI ajuda as organizações a entender os potenciais benefícios e custos associados à implementação do software AIOps e pode ser usada para tomar decisões informadas sobre investir ou não na tecnologia. Além disso, a análise de ROI pode ajudar as organizações a justificar o investimento para as partes interessadas e garantir que o software atenda às suas necessidades e objetivos.

É aqui que os dados da G2 e a pesquisa OpsRamp diferem significativamente. A conclusão da pesquisa OpsRamp afirma que o AIOps tem um "ROI dentro de seis meses". Enquanto, de acordo com o Relatório Grid^Ⓡ da G2 para Plataformas AIOps da Primavera de 2023 para Pequenas Empresas, Mercado Médio e Empresas, o ROI é significativamente mais longo:

• Pequenas Empresas - 12 meses
• Mercado Médio - 17 meses
• Empresas - 18 meses

Períodos longos de ROI para compras de software podem ser problemáticos porque indicam que o investimento levará muito tempo para se pagar, o que pode ser uma preocupação para organizações com recursos limitados e dificultar a justificativa do investimento para os tomadores de decisão. As empresas devem testar cuidadosamente o software AIOps após a implementação para determinar se o software vale o investimento.