AIOps

O que é AIOps?

A inteligência artificial para operações de TI (AIOps) utiliza ferramentas de IA como aprendizado de máquina (ML) e processamento de linguagem natural (NLP) para melhorar o fluxo de trabalho tecnológico.

A AIOps coleta dados de componentes de TI, aplicativos, ferramentas de monitoramento e sistemas de serviço, e filtra sinais necessários do ruído desnecessário. Isso ajuda a identificar eventos e tendências chave que afetam o desempenho dos aplicativos. Além disso, identifica as causas raiz de qualquer erro e as compartilha com as equipes de TI e DevOps. Às vezes, ferramentas de AIOps podem até resolver os problemas sem ajuda humana.

As redes de TI modernas são vastas e complexas, mas a AIOps facilita para as equipes de TI lidarem com problemas antes que se tornem grandes problemas. Combinando várias ferramentas de TI em uma plataforma inteligente, a AIOps capacita as organizações a gerenciar essa complexidade e tornar seus departamentos de TI mais inteligentes, rápidos e eficientes.

Benefícios do AIOps

A AIOps resolve rapidamente problemas e erros em vez de filtrar alertas de várias ferramentas. Transforma a abordagem manual em um processo automatizado, facilitando a rápida resolução de interrupções ou lentidões. A AIOps também:

• Reduz custos operacionais. Resolver problemas operacionais diminui os custos operacionais. Isso leva a um melhor uso dos recursos e permite que a equipe trabalhe em projetos críticos sem se preocupar com obstáculos.
• Melhora a colaboração. Integrações dentro das ferramentas de AIOps promovem uma melhor colaboração entre equipes como DevOps e ITOps. Melhor tomada de decisão e resposta mais rápida a problemas são seus principais resultados.
• Ajuda a evitar problemas maiores. A AIOps possui análise preditiva que destaca alertas urgentes. As equipes de TI lidam com problemas potenciais antes que causem danos.
• Impulsiona indicadores chave de desempenho (KPIs). A AIOps melhora o desempenho de TI em nuvem e no local, influenciando positivamente os indicadores chave de desempenho.
• Analisa dados. A fusão de fontes de dados anteriormente isoladas permite uma análise abrangente, oferecendo insights mais profundos.
• Melhora a satisfação no trabalho. Automatizar tarefas tediosas permite que as equipes de TI se concentrem em análises e otimizações valiosas, melhorando sua satisfação no trabalho.
• Maximiza o valor dos dados. A AIOps combina automação com big data, revelando conexões e relacionamentos cruciais com insights acionáveis.

Estágios do AIOps

A AIOps usa uma plataforma de big data para coletar dados de operações de TI de várias fontes. Esses dados incluem dados históricos de eventos e desempenho, logs do sistema, dados de pacotes, dados relacionados a incidentes e tickets, e informações de infraestrutura. Em seguida, as capacidades de ML ajudam a identificar e corrigir problemas.

Um fluxo de trabalho típico de AIOps inclui estas etapas:

• Seleção de dados. A AIOps filtra vastos dados de TI para identificar elementos essenciais. Procura por "agulhas" necessárias em "palheiros" de dados massivos usando medidas de seleção e priorização definidas.
• Descoberta de padrões. Esta fase examina os dados escolhidos para encontrar ligações entre os elementos de dados. A AIOps agrupa esses elementos para análise posterior.
• Inferência. Após uma análise detalhada, a AIOps identifica as principais causas de problemas e tendências. Fornece insights claros para guiar ações.
• Colaboração. A AIOps alerta as equipes certas e fornece as informações necessárias para agir. Garante um trabalho em equipe eficaz, mesmo que os membros da equipe estejam distantes.
• Automação. A AIOps pode resolver e corrigir problemas automaticamente, aumentando a velocidade e a precisão das operações de TI.
• Aprendizado contínuo. Com o tempo, aprende com os dados e se torna ainda melhor em gerenciar seu trabalho.

Características principais de uma plataforma AIOps

Cada organização segue uma abordagem diferente para implementar a AIOps. O importante é decidir sobre uma plataforma adequada e garantir que ela tenha os seguintes recursos para uma implementação eficaz.

• Observabilidade monitora o desempenho de software e hardware. Oferece uma visão completa de aplicativos e sistemas, mas depende das equipes de TI para corrigir quaisquer problemas que detectem.
• Análise preditiva estuda dados para oferecer insights valiosos. A AIOps pode apontar problemas e sugerir soluções. Isso reduz interrupções e diminui custos.
• Resposta proativa. Algumas ferramentas de AIOps podem agir mesmo antes que um problema ocorra, pois veem padrões e lidam com problemas antecipadamente.

Casos de uso de AIOps

Vários benefícios da plataforma AIOps a tornam adequada para muitos casos de uso. Abaixo estão alguns notáveis.

• Gestão de big data. A AIOps lida com grandes quantidades de dados para melhorar as operações de TI. Agrega dados em um sistema inteligente e os interpreta.
• Análise de desempenho. Ferramentas de AIOps usam IA para analisar grandes conjuntos de dados, identificando rapidamente a causa raiz de um problema.
• Detecção de anomalias. A AIOps monitora desvios significativos de comportamentos normais, identificando padrões de dados incomuns e outliers.
• Correlação de eventos. Ferramentas com capacidades de AIOps agrupam automaticamente eventos semelhantes e reduzem o tráfego e o ruído de eventos desnecessários.
• Automação. A AIOps gerencia e monitora servidores, dados de contêineres, sistemas de armazenamento e nuvem. A ferramenta detecta problemas e os resolve automaticamente.

Aplicação da AIOps por indústria

A AIOps usa métodos avançados para enfrentar desafios tecnológicos, identificando as razões principais para problemas e os resolvendo. Plataformas de AIOps podem detectar preventivamente crises potenciais e fornecer insights sobre o desempenho de aplicativos. Com tais capacidades, equipes de TI nas seguintes indústrias usam AIOps.

• Saúde. A AIOps ajuda a proteger dados de saúde pessoais seguindo regras como a Lei de Portabilidade e Responsabilidade de Seguro de Saúde (HIPAA). Torna dispositivos móveis mais seguros para trabalhadores da saúde e previne ataques de ransomware.
• Manufatura. Máquinas são consertadas antes de quebrarem, graças à AIOps. Coleta e estuda cadeias de suprimentos, operações de fábrica e dados do ciclo de vida do produto. A plataforma monitora cada máquina em tempo real, coletando dados sobre tudo relacionado à produção.
• Serviços financeiros. Dados de clientes passados ajudam a prever ganhos futuros no lado financeiro. A AIOps mantém esse tipo de dados seguros e ajuda instituições financeiras a atender às demandas dos clientes por serviços bancários digitais.
• Gestão de serviços de TI (ITSM). A AIOps prevê necessidades de capacidade e armazenamento em ambientes multicloud. Isso facilita o gerenciamento de dispositivos conectados em uma rede.

Saiba mais sobre como melhorar operações de TI com AIOps.