¿Qué es AIOps (inteligencia artificial para operaciones de TI)?Casos de uso de AIOps

¿Qué es AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones de TI)?

El volumen de datos que generan los sistemas de TI hoy en día es abrumador y, sin herramientas inteligentes de monitoreo y análisis, puede resultar en oportunidades perdidas, alertas y costosos tiempos de inactividad. Sin embargo, con la llegada del Machine Learning y Big Data, ha surgido una nueva categoría de herramienta de operaciones de TI llamada AIOPS.

AIOps se puede definir como la aplicación práctica de la Inteligencia Artificial para aumentar, respaldar y automatizar los procesos de TI. Aprovecha el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y el análisis para monitorear y analizar datos complejos en tiempo real, lo que ayuda a los equipos a detectar y resolver problemas rápidamente.

Con AIOps, los equipos de operaciones pueden controlar la gran complejidad y el volumen de datos generados por sus entornos de TI modernos para evitar interrupciones, mantener el tiempo de actividad y lograr una garantía continua del servicio. AIOps permite a las organizaciones operar a la velocidad que exigen las empresas modernas y ofrecer una excelente experiencia de usuario.

¿Cuál es la necesidad de AIOps?

En una encuesta realizada por CA Technologies, la mayoría de los encuestados creía que AIOps es el futuro de las operaciones de TI, y más del 80% de las organizaciones están planeando o ya han comenzado a implementar soluciones AIOps. 

Las siguientes son las cinco razones principales por las que está aumentando la necesidad de AIOps.

La analítica se ha vuelto un desafío debido a la proliferación de herramientas de monitoreo.

El uso de herramientas de monitoreo dispares dificulta lograr una visibilidad completa de un servicio o aplicación empresarial. También hace que sea casi imposible correlacionar y analizar múltiples métricas de rendimiento de aplicaciones. 

AIOps puede ayudar a ofrecer un panel de análisis único y principal en todos los dominios, lo que ayudará a las organizaciones a garantizar una experiencia óptima para el cliente. AIOps ayuda a reducir los falsos positivos, crear correlación de alertas e identificar las causas fundamentales sin que la tecnología recurra a múltiples herramientas.

El gran volumen de alertas se está volviendo inmanejable.

Con miles de alertas por mes en promedio que deben abordarse de manera proactiva, no es de extrañar que la IA y el aprendizaje automático se estén volviendo necesarios. AIOps puede ayudar a reducir el impacto de problemas como la detección de problemas, la colaboración entre equipos y la correlación de alertas en todas las herramientas al reducir el tiempo de inactividad y el tiempo dedicado a analizar estas alertas.

Se requiere un análisis predictivo para ofrecer una experiencia de usuario superior.

Hoy en día, todas las empresas están a una pésima experiencia de usuario de perder un cliente. Teniendo esto en cuenta, no es sorprendente la importancia que las empresas otorgan a garantizar una experiencia de usuario excepcional. Ofrecer una excelente experiencia de usuario con análisis predictivo es uno de los resultados comerciales más importantes y, como tal, el análisis predictivo es la capacidad AIOps más buscada.

Enormes beneficios esperados de AIOps

Numerosos profesionales de TI creen que AIOps brindará información procesable para ayudar a automatizar y mejorar las funciones generales de operaciones de TI. También creen que AIOps aumentará la eficiencia, acelerará la remediación, mejorará la experiencia del usuario y reducirá la complejidad operativa. Esto se logra principalmente a través de las capacidades de automatización de AIOps, incluida la automatización del análisis de datos y la información predictiva en toda la cadena de herramientas. 

El futuro de las operaciones de TI es AIOps.

Las empresas que quieran sobrevivir y prosperar en la economía digital actual deben considerar el uso de IA en las operaciones de TI. Con los crecientes desafíos de análisis y monitoreo de datos, AIOps desempeñará un papel clave en la creación de nuevas eficiencias para los equipos de operaciones de TI. Ahora es el momento de evaluar e implementar soluciones basadas en AIOps que brinden la experiencia de usuario superior que esperan los clientes.

¿Cómo funciona AIOps y cuáles son sus componentes?

Una organización debe implementar una herramienta AIOps para extraer valores máximos como una plataforma independiente que toma datos de todas las fuentes de monitoreo de TI. Una plataforma de este tipo debería estar impulsada por cinco algoritmos que automaticen y optimicen dimensiones críticas del monitoreo de las operaciones de TI.

• Selección de datos: Tomar una gran cantidad de datos altamente redundantes y ruidosos generados por entornos de TI modernos y filtrar los elementos de datos que indican un problema.
• Identificación de patrones: Correlacionar y encontrar relaciones entre los elementos de datos seleccionados y agruparlos para su posterior análisis.
• Inferencia: Identificar las causas principales de los problemas recurrentes para poder tomar medidas. 
• Colaboración: Notificar a los operadores y equipos relevantes y facilitar la cooperación entre ellos.
• Automatización: Automatizar la respuesta y la remediación para que las soluciones sean más precisas y rápidas.

Las soluciones AIOps filtran el ruido y la duplicación en el conjunto de datos y seleccionan solo los datos relevantes. Esto reduce en gran medida la cantidad de alertas con las que tiene que lidiar el equipo de operaciones y elimina la duplicación de trabajo. Luego, la información relevante se agrupa y correlaciona utilizando varios criterios, como texto, tiempo y topología. Luego, AIOPS descubre patrones en los datos e infiere qué elementos de datos representan causas y qué elementos de datos representan eventos. 

La plataforma envía los resultados de este análisis a un entorno de colaboración virtual donde todos los datos relevantes son accesibles para todos los involucrados en la resolución del incidente. Luego, el equipo virtual puede determinar rápidamente soluciones y elegir respuestas automatizadas para resolver incidentes de manera rápida y precisa.

Casos de uso de AIOps

Análisis de causa raíz

Con AIOps, se puede determinar la causa raíz de un problema y se pueden tomar las medidas adecuadas para resolverlo. Al identificar la causa del problema, el equipo puede evitar el trabajo innecesario que implica tratar los síntomas del problema en lugar del problema central. Por ejemplo, las plataformas AIOps pueden rastrear la causa de las interrupciones de la red, solucionarlas de inmediato y tomar medidas de protección para evitar problemas similares en el futuro.

Detección de anomalías

Las herramientas AIOps pueden escanear grandes conjuntos de datos y descubrir puntos de datos atípicos. Estos valores atípicos actúan como señales que identifican y predicen eventos problemáticos, como violaciones de datos, lo que permite a las empresas evitar consecuencias costosas, como multas regulatorias, relaciones públicas negativas y caídas en la confianza del consumidor.

Monitoreo del desempeño

AIOps actúa como una herramienta de monitoreo para la infraestructura de la nube y los sistemas de almacenamiento. Informa sobre métricas como uso, disponibilidad y tiempos de respuesta. También utiliza la correlación de eventos para agregar información, lo que conduce a un mejor consumo de información para los usuarios.

Alerta inteligente

AIOps filtra y correlaciona datos significativos en incidentes que evitan tormentas de alertas por efectos dominó; por ejemplo, una falla en un sistema desencadena una alerta, lo que afecta a otro sistema que también desencadena una alerta.

Remediación automatizada

AIOps ayuda a automatizar la solución de problemas conocidos. Una vez que se identifican los problemas, basándose en datos históricos de problemas anteriores, AIOps sugiere el mejor enfoque para acelerar la solución.

¿Cuál es la diferencia entre AIOps y MLOps?

MLOps	AIOPS
Es un conjunto de prácticas para una mejor comunicación y colaboración entre científicos de datos y profesionales de operaciones.	Es la aplicación práctica de la Inteligencia Artificial para aumentar, respaldar y automatizar los procesos de TI.
Esta disciplina combina aprendizaje automático, ingeniería de datos y DevOps para descubrir formas más rápidas y efectivas de implementar modelos de aprendizaje automático.	Combina big data y aprendizaje automático para automatizar las operaciones de TI.
A través de la validación de conjuntos de datos, el monitoreo de aplicaciones, la reproducibilidad y el seguimiento de experimentos, MLOps hace posible poner modelos en producción de manera eficiente y garantizar que continúen funcionando de manera confiable.	Los sistemas AIOps identifican las causas fundamentales de los incidentes de TI, detectan anomalías y brindan soluciones de alta calidad que permiten a los equipos tecnológicos trabajar para encontrar una resolución.

Referencias:

• https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/aiops-artificial-intelligence-operations
• https://www.moogsoft.com/resources/aiops/guide/everything-aiops/
• https://www.redhat.com/en/blog/6-benefits-aiops
• https://www.paloaltonetworks.com/cyberpedia/what-is-aiops
• https://docs.broadcom.com/doc/top-five-reasons-you-need-aiops#:~:text=AIOps%20makes%20complex%20automated%20decisions,before%20they%20become%20an%20issue
• https://www.bizops.com/blog/the-top-five-reasons-you-need-aiops
• https://newrelic.com/blog/best-practices/how-does-aiops-work
• https://www.bmc.com/learn/what-is-aiops.html#accordion-item-2
• https://www.ibm.com/cloud/learn/aiops
• https://www.appdynamics.com/aiops/aiops-use-cases
• https://www.veritone.com/blog/mlops-vs-aiops-important-differences-you-need-to-know/

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