¿Qué es AIOps? Inyectando inteligencia en las operaciones de TI
Las plataformas en la nube, los proveedores de servicios administrados y las organizaciones que emprenden transformaciones digitales están comenzando a cosechar los beneficios de una tendencia de TI emergente: el uso de tecnología de operaciones de TI impulsada por IA para monitorear y administrar la cartera de TI automáticamente.
Esta práctica emergente, conocida como AIOps, está ayudando a las empresas a evitar posibles interrupciones y problemas de rendimiento antes de que afecten negativamente a las operaciones, los clientes y los resultados finales.
Pero las implementaciones más avanzadas están comenzando a usar sistemas de inteligencia artificial no solo para identificar problemas o para predecir problemas antes de que sucedan, sino para reaccionar a eventos con mitigación inteligente y automatizada.
Pero, ¿Qué es exactamente AIOps y cómo lo utilizan las organizaciones hoy en día? Aquí echamos un vistazo más profundo de las operaciones de TI asistidas por IA.
¿Qué es AIOps?
AIOps es una práctica de TI emergente que aplica Inteligencia Artificial a las operaciones de TI para ayudar a las organizaciones a administrar de manera inteligente la infraestructura, las redes y las aplicaciones para el rendimiento, la resiliencia, la capacidad, el tiempo de actividad y, en algunos casos, la seguridad. Al cambiar las alertas tradicionales basadas en umbrales y los procesos manuales a sistemas que aprovechan la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, AIOps permite a las organizaciones monitorear mejor los activos de TI y anticipar incidentes e impactos negativos antes de que se establezcan.
“Es todo el proceso de monitorear su entorno y comprender lo que está sucediendo, y tomar acciones basadas en esos indicadores”, explica. “Anteriormente, se confiaba en una interrupción o en alguna indicación de que algo no funciona” para saber cuándo se necesitaba una solución: eventos que probablemente ya hayan degradado la experiencia del cliente antes de que usted los conociera.
Herramientas AIOps
Muchas plataformas AIOps se han construido sobre sistemas de monitoreo con una larga trayectoria. Otros comenzaron en laboratorios de IA y crecieron hacia afuera. Las buenas herramientas de AIOps generan conjeturas prospectivas sobre la carga de la máquina y luego observan para ver si algo se desvía de estas estimaciones. Las anomalías pueden convertirse en alertas que generan correos electrónicos, publicaciones de Slack o, si la desviación es lo suficientemente grande, mensajes de buscapersonas. Las herramientas sofisticadas de AIOps también ofrecen “análisis de causa raíz”, que crea diagramas de flujo para rastrear cómo los problemas pueden propagarse a través de las diversas máquinas en una aplicación empresarial moderna. Cualquiera que esté considerando adoptar una plataforma AIOps querrá evaluar qué tan bien se integra cada oferta AIOps con sus bases de datos y servicios particulares. Las siguientes herramientas AIOps se encuentran entre las mejores disponibles en la actualidad:
- AppDynamics
- BigPanda
- Datadog
- Dynatrace
- GitHub Copilot
- IBM Watson Cloud Pak for AIOps
- LogicMonitor
- Moogsoft
- New Relic One
- Splunk
- Casos de uso de AIOps
Es posible que AIOps ya esté funcionando en su cartera de TI sin que usted lo sepa. Los sistemas CRM o ERP avanzados a menudo tienen una gestión inteligente integrada. La mayoría de las principales plataformas en la nube también utilizan herramientas de gestión y supervisión impulsadas por el aprendizaje automático.
Pero confiar en la funcionalidad incorporada dentro de las soluciones puntuales tiene sus desventajas. El 65% de las organizaciones de TI en una encuesta de AIOps Exchange dijeron que todavía confían en los enfoques de monitoreo, ya sean inteligentes o no, que están aislados, basados en reglas o que no cubren las necesidades de todo su entorno de TI. Además, según una encuesta reciente de BigPanda, el 42% de las organizaciones de TI utilizan más de 10 herramientas de monitoreo diferentes para sus entornos de TI.
"Los problemas de rendimiento en los sitios web de la compañía durante las prisas de compras del Black Friday y Cyber Monday forzaron la necesidad de un cambio. Cuando las empresas vieron los problemas, los clientes ya habían sentido la degradación del servicio. Desde que Carhartt implementó AppDynamics en el otoño de 2017, los picos durante el Black Friday y el Cyber Monday se han cumplido sin tiempo de inactividad"
“Tuvimos un crecimiento récord”, señala. “Crecimos el doble de la tasa de la industria en su conjunto, sin ninguna de las interrupciones o degradación del rendimiento que habíamos experimentado anteriormente”.
El siguiente paso para la empresa es automatizar las tareas comerciales, como procesar los pedidos de los clientes mediante el reconocimiento de texto y el procesamiento del lenguaje natural.
Propuesta de valor AIOps
“Necesitan herramientas que puedan recopilar grandes cantidades de información, aplicar análisis, reducir el ruido y acelerar la identificación y resolución de problemas”.
La automatización también requiere una mayor integración AIOps. Un problema con el rendimiento de la aplicación puede deberse a un problema de software, un problema de red o un problema de hardware. En un entorno de múltiples nubes, la causa raíz puede estar en una nube o en otra nube, o ser el resultado de una combinación de factores. Si su infraestructura AIOps está fragmentada, encontrar y solucionar las causas fundamentales de los problemas puede ser un desafío.
“Entonces regresa al combate cuerpo a cuerpo, donde cada grupo tiene sus propias herramientas” & “Si tiene una herramienta única para cada iniciativa de aplicación, no puede escalar la empresa de esa manera”.
Los seis casos de uso más comunes para AIOps son la infraestructura y el rendimiento de aplicaciones entre dominios, la gestión de la capacidad y la optimización de la infraestructura, DevOps y la gestión ágil, de la experiencia del cliente y del usuario final y la alineación comercial, la gestión de costes y la gestión del cambio.
AIOps como generador de ingresos
Pasar a AIOps es fundamental para ayudar a mejorar los tiempos de reacción, ahora se ha convertido en una fuente de nuevas oportunidades comerciales. Antes de que la empresas recurriera a AIOps, se necesitaban horas, días o “nunca” para que el equipo del cliente ingresara en los sistemas de supervisión, gestión y facturación.
Las compañías también está utilizando AIOps para analizar patrones de uso y automatizar respuestas. “Estamos aplicando AIOps para predecir dónde debe estar la capacidad para que podamos mantener el máximo tiempo de actividad y la máxima satisfacción del cliente”.
AIOps y proveedores de servicios administrados
Pero para ver todo el potencial de AIOps, no debe buscar más allá de la industria de proveedores de servicios administrados (MSP).
Es probablemente la parte más grande del mercado en este momento, “Definitivamente están tratando de invertir en soporte algorítmico donde pueden. Saben que, fuera del hardware, su mayor gasto es el capital humano”.
AIOps significa mayor eficiencia, menores costos y tiempos de resolución más rápidos, todos ellos diferenciadores competitivos importantes en este sector.
“El tiempo de respuesta para detectar y tomar medidas ha aumentado; el tiempo medio de reparación se vuelve al menos un 30% más rápido después de implementar AIOps”, “Y seguirá aumentando a medida que AIOps se vuelva más maduro y traiga más modelos de inferencia”.
Aprovechar AIOps para aplicaciones y hardware heredados es complicado, “Si no tiene suficientes registros, se vuelve bastante difícil inferir algo. Por ello alienta a tus clientes a acelerar sus transformaciones digitales y modernizar sus aplicaciones”.
Fuentes: https://cio.com.mx/que-es-aiops-inyectando-inteligencia-en-las-operaciones-de-ti/
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