O que é AIOps (Inteligência Artificial para Operações de TI)?Casos de uso de AIOps

O que é AIOps (Inteligência Artificial para Operações de TI)

O volume de dados que os sistemas de TI geram hoje em dia é esmagador e, sem ferramentas inteligentes de monitorização e análise, pode resultar em oportunidades perdidas, alertas e tempos de inatividade dispendiosos. No entanto, com o advento do Machine Learning e do Big Data, surgiu uma nova categoria de ferramentas de operações de TI chamada AIOps.

AIOps pode ser definido como a aplicação prática de Inteligência Artificial para aumentar, apoiar e automatizar processos de TI. Ele aproveita o aprendizado de máquina, o processamento de linguagem natural e a análise para monitorar e analisar dados complexos em tempo real, ajudando as equipes a detectar e resolver problemas rapidamente.

Com AIOps, as equipes de operações podem controlar a vasta complexidade e o volume de dados gerados por seus ambientes de TI modernos para evitar interrupções, manter o tempo de atividade e obter garantia contínua de serviço. AIOps permite que as organizações operem na velocidade exigida pelas empresas modernas e proporcionem uma excelente experiência ao usuário.

Qual é a necessidade de AIOps?

Em uma pesquisa conduzida por CA Technologies, a maioria dos entrevistados acredita que AIOps é o futuro das operações de TI, e mais de 80% das organizações estão planejando ou já começaram a implementar soluções de AIOps. 

A seguir estão os cinco principais motivos pelos quais a necessidade de AIOps está aumentando.

A análise tornou-se um desafio devido à proliferação de ferramentas de monitoramento.

O uso de ferramentas de monitoramento diferentes dificulta a obtenção de visibilidade completa em um serviço ou aplicativo corporativo. Também torna quase impossível correlacionar e analisar múltiplas métricas de desempenho de aplicativos. 

AIOps pode ajudar a fornecer um painel primário e único de análise em todos os domínios, o que ajudará as organizações a garantir uma experiência ideal para o cliente. AIOps ajuda a reduzir falsos positivos, criar correlação de alertas e identificar causas raízes sem que a tecnologia precise recorrer a várias ferramentas.

O grande volume de alertas está se tornando incontrolável.

Com milhares de alertas por mês, em média, que precisam ser tratados de forma proativa, não é de admirar que a IA e o aprendizado de máquina estejam se tornando necessários. AIOps pode ajudar a reduzir o impacto de problemas como detecção de problemas, colaboração entre equipes e correlação de alertas em todas as ferramentas, reduzindo o tempo de inatividade e o tempo gasto na análise desses alertas.

A análise preditiva é necessária para oferecer uma experiência superior ao usuário.

Cada empresa hoje está a uma péssima experiência do usuário e um cliente perdido. Considerando isto, o valor que as empresas atribuem à garantia de uma experiência de utilizador excepcional não é surpreendente. Oferecer uma ótima experiência ao usuário com análise preditiva está entre os resultados de negócios mais cruciais e, como tal, a análise preditiva é o recurso AIOps mais procurado.

Enormes benefícios esperados do AIOps

Vários profissionais de TI acreditam que o AIOps fornecerá insights acionáveis ​​para ajudar a automatizar e aprimorar as funções gerais das operações de TI. Eles também acreditam que o AIOps aumentará a eficiência, a remediação mais rápida, melhorará a experiência do usuário e reduzirá a complexidade operacional. Isto é conseguido principalmente através dos recursos de automação do AIOps, incluindo a automatização da análise de dados e insights preditivos em todo o conjunto de ferramentas. 

O futuro das operações de TI é AIOps.

As empresas que desejam sobreviver e prosperar na economia digital atual devem considerar o uso de IA nas operações de TI. Com os crescentes desafios de monitoramento e análise de dados, o AIOps desempenhará um papel fundamental na criação de novas eficiências para as equipes de operações de TI. Agora é a hora de avaliar e implementar soluções baseadas em AIOps que proporcionem a experiência de usuário superior que os clientes esperam.

Como funciona o AIOps e quais são seus componentes?

Uma organização deve implantar uma ferramenta AIOps para extrair valores máximos como uma plataforma independente que coleta dados de todas as fontes de monitoramento de TI. Essa plataforma deve ser alimentada por cinco algoritmos que automatizem e simplifiquem dimensões críticas do monitoramento das operações de TI.

• Seleção de dados: Pegando uma grande quantidade de dados altamente redundantes e barulhentos gerados por ambientes de TI modernos e filtrando os elementos de dados que indicam um problema.
• Identificação de padrão: Correlacionar e encontrar relações entre os elementos de dados selecionados e agrupá-los para análise posterior.
• Inferência: Identificar as principais causas de problemas recorrentes para que ações possam ser tomadas. 
• Colaboração: Notificar os operadores e equipas relevantes e facilitar a cooperação entre eles.
• Automação: Automatizando a resposta e a correção para tornar as soluções mais precisas e rápidas.

As soluções AIOps filtram ruídos e duplicações no conjunto de dados e selecionam apenas os dados relevantes. Isso reduz bastante o número de alertas com os quais a equipe de operações precisa lidar e elimina a duplicação de trabalho. As informações relevantes são então agrupadas e correlacionadas usando vários critérios, como texto, hora e topologia. AIOPS então descobre padrões nos dados e infere quais itens de dados representam causas e quais itens de dados representam eventos. 

A plataforma envia os resultados desta análise para um ambiente de colaboração virtual onde todos os dados relevantes estão acessíveis a todos os envolvidos na resolução do incidente. A equipe virtual pode então determinar rapidamente soluções e escolher respostas automatizadas para resolver incidentes com rapidez e precisão.

Casos de uso de AIOps

Análise de causa raiz

Com AIOps, a causa raiz de um problema pode ser determinada e medidas apropriadas podem ser tomadas para resolvê-lo. Ao identificar a causa do problema, a equipe pode evitar trabalho desnecessário envolvido no tratamento dos sintomas do problema, e não no problema central. Por exemplo, as plataformas AIOps podem rastrear a causa das interrupções na rede, corrigi-las imediatamente e tomar medidas de proteção para evitar problemas semelhantes no futuro.

Detecção de anomalia

As ferramentas AIOps podem verificar grandes conjuntos de dados e descobrir pontos de dados atípicos. Estes valores atípicos funcionam como sinais que identificam e prevêem eventos problemáticos, como violações de dados, permitindo às empresas evitar consequências dispendiosas, como multas regulamentares, relações públicas negativas e declínios na confiança dos consumidores.

Monitoramento de desempenho

AIOps atua como uma ferramenta de monitoramento para infraestrutura em nuvem e sistemas de armazenamento. Ele relata métricas como uso, disponibilidade e tempos de resposta. Ele também utiliza correlação de eventos para agregar informações, levando a um melhor consumo de informações pelos usuários.

Alerta inteligente

AIOps filtra e correlaciona dados significativos em incidentes, evitando tempestades de alertas causadas por efeitos dominó – por exemplo, uma falha em um sistema aciona um alerta, impactando outro sistema que também aciona um alerta.

Correção automatizada

AIOps ajuda a automatizar a correção de problemas conhecidos. Uma vez identificados os problemas, com base em dados históricos de problemas anteriores, a AIOps sugere a melhor abordagem para acelerar a remediação.

Qual é a diferença entre AIOps e MLOps?

MLOps	AIOps
É um conjunto de práticas para melhor comunicação e colaboração entre cientistas de dados e profissionais de operações.	É a aplicação prática da Inteligência Artificial para aumentar, apoiar e automatizar processos de TI.
Esta disciplina combina aprendizado de máquina, engenharia de dados e DevOps para descobrir maneiras mais rápidas e eficazes de implantar modelos de aprendizado de máquina.	Ele combina big data e aprendizado de máquina para automatizar as operações de TI.
Por meio da validação de conjuntos de dados, monitoramento de aplicativos, reprodutibilidade e rastreamento de experimentos, o MLOps torna possível colocar modelos em produção com eficiência e garantir que continuem funcionando de maneira confiável.	Os sistemas AIOps identificam as causas principais dos incidentes de TI, detectam anomalias e fornecem soluções de alta qualidade que permitem às equipes de tecnologia trabalhar para uma resolução.

Referências:

• 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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