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Você não pode lidar com o mundo de TI dinâmico e em constante mudança de hoje com as tecnologias de ontem. A mudança do modelo de infraestrutura é contínua e rápida, necessitando do uso de tecnologia e métodos dinâmicos de gestão.
Um ambiente de recursos definido por software que se adapta e reconfigura instantaneamente está substituindo os sistemas físicos estáticos e previsíveis que caracterizam o ambiente corporativo há décadas.
Além disso, quando arquitetura de rede mudanças, os sistemas de software baseados em modelos desatualizados tornam-se cada vez mais trabalhosos para manter sua eficiência, ao mesmo tempo em que ficam cada vez mais para trás.
AIOps tem proliferado nos últimos anos. Se você é um técnico, tenho certeza que já ouviu falar, mas provavelmente não sabe muito sobre isso. Você está, sem dúvida, no local certo, se for esse o caso.
Neste artigo, analisaremos detalhadamente os AIOps — por que precisamos deles, como funcionam, suas vantagens e muito mais.
Introdução ao AIOps
O uso de inteligência artificial (AI) e tecnologias associadas, como aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural (NLP), em processos e atividades rotineiras de operações de TI, é conhecido como inteligência artificial para operações de TI (AIOps).
Representa o futuro previsível da ITOps (Operações de TI). Ele combina inteligência algorítmica e humana para fornecer uma visão completa da funcionalidade e do status dos sistemas de TI dos quais as empresas e organizações dependem para as operações do dia-a-dia.
Refere-se a plataformas tecnológicas multicamadas de ponta que melhoram e automatizam as operações de TI usando aprendizado de máquina e análises para examinar as grandes quantidades de dados coletados de várias ferramentas e dispositivos ITOps para reconhecer e responder automaticamente em tempo real aos problemas.
Para usar AIOps, você deve fazer a transição de dados de TI compartimentados para dados observacionais agregados (como os encontrados em logs de tarefas e sistemas de monitoramento) e dados de engajamento (como os encontrados em um ticket, evento ou registro de problemas) dentro de uma plataforma de big data .
AIOps então aplica análises e aprendizado de máquina aos dados agrupados. Com a implantação automatizada, o resultado são insights contínuos que podem levar a melhorias contínuas.
Portanto, pode ser visto como CI/CD (Integração Contínua e Implantação Contínua) para operações fundamentais de TI.
O AIOps permite que as equipes de operações de TI, DevOps e SRE trabalhem com mais eficiência e rapidez para que possam identificar problemas com serviços digitais com antecedência e resolvê-los antes de causar um efeito adverso nas operações de negócios e nos clientes.
Isso é feito por meio de análise algorítmica de dados de TI e telemetria de Observabilidade.
AIOps combina os pontos fortes de três disciplinas de TI para atingir seus objetivos de aprendizado e desenvolvimento contínuos: automação, gerenciamento de serviços e gerenciamento de desempenho.
É a percepção de que, nas novas configurações de TI hiperescaladas e aceleradas, é possível uma nova estratégia que pode fazer uso de big data e avanços de aprendizado de máquina para superar as restrições de ferramentas e pessoas herdadas.
O AIOps permite que as empresas funcionem no ritmo exigido pelos negócios contemporâneos, proporcionando uma experiência fantástica ao usuário quando a TI está no centro das iniciativas de transformação digital.
Por que precisamos de AIOps?
Em muitas empresas, os sistemas estáticos e desarticulados no local deram lugar a uma combinação mais dinâmica de ambientes locais, nuvem pública, nuvem privada e nuvem gerenciada, onde os recursos são dimensionados e reconfigurados continuamente.
A TI deve acompanhar o número crescente de dispositivos (principalmente a Internet das Coisas, ou IoT), sistemas e aplicativos. Considere os gigabytes de dados que uma locomotiva pode gerar em uma corrida.
Big Data é a frase usada em TI para descrever esse fenômeno. A enorme quantidade de dados que as Operações de TI devem processar não podem ser processadas por uma pessoa. A equipe de TI não consegue priorizar várias preocupações para uma resposta imediata.
Eles recebem um grande número de notificações, muitas das quais são redundantes, inundando-as. Como resultado, a experiência do cliente e do usuário é prejudicada.
As técnicas tradicionais de gerenciamento de TI não conseguem lidar com esse volume. Eles são incapazes de decifrar eventos do dilúvio de dados de forma eficaz. Eles são incapazes de vincular dados de contextos díspares, mas inter-relacionados.
Eles são incapazes de fornecer às operações de TI as informações em tempo real e a análise preditiva de que necessitam para responder rapidamente aos problemas. As organizações estão recorrendo ao AIOps para identificar, corrigir e evitar interrupções de alto impacto e outros problemas de operações de TI mais rapidamente.
Os AIOps possibilitam que as equipes de operações de TI respondam a interrupções e lentidão de forma rápida e proativa com muito menos trabalho.
Ele preenche a lacuna entre as expectativas dos usuários de pouco ou nenhum tempo de inatividade no desempenho e disponibilidade do sistema e o ecossistema de TI dinâmico, diversificado e desafiador.
Componentes Fundamentais de AIOps
Vamos examinar seus componentes fundamentais para entender melhor o poder e a responsabilidade dos AIOps. Entre eles estão os seguintes:
Dados substanciais de TI
Desmantelar os silos de dados é um objetivo fundamental do AIOps. Ele combina vários conjuntos de dados de gerenciamento de serviços de TI e gerenciamento de operações de TI para fazer isso. Isso torna possível automatizar e identificar problemas de raiz mais rapidamente.
Dados enormes coletados
O componente principal de qualquer plataforma AIOps é big data. Os AIOps podem usar análises sofisticadas com dados armazenados que já foram coletados e dados que estão sendo gerados em tempo real, derrubando silos e liberando os dados que já estão acessíveis.
Aprendizado de máquinas
AIOps conta com sofisticadas habilidades de aprendizado de máquina que ultrapassam a capacidade humana manual devido à grande quantidade de dados a serem analisados.
O AIOps é dimensionado com uma velocidade e precisão que de outra forma seriam inconcebíveis automatizando a análise e encontrando conexões e insights.
Observação
A capacidade da plataforma de monitorar dados e comportamento dos dados desempenha um papel crítico no processo de AIOps. Dados de muitos domínios e fontes de TI, como infraestrutura legada, contêiner, nuvem ou sistemas virtualizados, podem ser coletados por AIOps por meio da descoberta de dados.
Para fornecer a base mais atual, os dados devem ser coletados o mais próximo possível do tempo real.
Envolvimento
Em várias disciplinas de TI, incluindo ITSM, as soluções AIOps oferecem configuração, coordenação e administração de sistemas de computador e software.
A análise de AIOps possibilita que os dados sejam mais confiáveis e relevantes, além de incluir dados ambientais e permitir a automação.
Açao Social
O objetivo final da AIOps é construir um sistema com todos os processos totalmente automatizados, eliminando todas as brechas e liberando os funcionários de operações de TI de todas as funções.
O AIOps ainda está em seus estágios iniciais e algumas equipes estão relutantes em abraçar totalmente seu potencial.
No entanto, AIOps pode gerenciar tarefas simples e mais complicadas, e muitas empresas estão se acostumando com os sistemas AIOps executando tarefas cada vez mais difíceis.
Funcionamento de AIOps
Para fornecer um sistema centralizado de engajamento, o AIOps tem melhor desempenho quando implantado de forma independente para coletar e analisar dados de todas as fontes de monitoramento de TI acessíveis.
Ele usa praticamente o mesmo procedimento que a função cognitiva humana faz para fazer isso. A seguir estão os cinco principais algoritmos em uso:
Escolhendo dados
Com base em parâmetros de seleção e priorização especificados, os AIOps devem ser capazes de encontrar as principais “agulhas” escondidas em “palheiros” de dados de terabyte, vasculhando a enorme quantidade de dados de TI acessíveis, analisando-os e encontrando itens de dados essenciais.
Reconhecimento de padrões
AIOps examina dados pertinentes, identificando correlações entre itens de dados e agrupando-os coletivamente para análise posterior.
Intuição
Os sistemas AIOps podem identificar claramente as causas subjacentes de problemas, ocorrências e padrões graças a pesquisas aprofundadas, que também produzem descobertas perspicazes que podem ser usadas para orientar ações futuras.
Cooperação
AIOps também deve servir como plataforma de cooperação, alertando as equipes e indivíduos apropriados, fornecendo informações pertinentes e permitindo uma colaboração eficiente apesar da distância entre os operadores.
Automação
Por último, mas não menos importante, o AIOps foi desenvolvido para responder e resolver problemas instantaneamente, aumentando consideravelmente a eficiência e a precisão das operações de TI.
Benefícios
A principal vantagem do AIOps é que ele possibilita que as operações de TI encontrem, resolvam e corrijam lentidão e interrupções mais rapidamente do que podem, classificando manualmente os avisos de várias ferramentas de operações de TI.
Como resultado, existem inúmeras vantagens distintas:
Gerencie seu negócio de maneira proativa, proativa e preditiva
O AIOps nunca para de aprender, por isso melhora continuamente a identificação de avisos ou sinais menos urgentes que correspondem a circunstâncias mais urgentes.
Isso implica que ele pode oferecer notificações preditivas para que os profissionais de TI possam corrigir possíveis problemas antes que causem lentidão ou interrupções.
Melhore a velocidade do tempo médio de resolução (MTTR):
O AIOps é capaz de detectar causas fundamentais e fornecer soluções com mais rapidez e precisão do que os humanos são capazes de fazer, cortando o ruído nas operações de TI e correlacionando dados de operações de vários ambientes de TI.
Devido a isso, as empresas agora são capazes de estabelecer e cumprir objetivos de MTTR que antes eram inimagináveis.
Custos operacionais mais baixos
As soluções de AIOps podem reduzir custos de várias maneiras, mas uma importante e difícil é aumentar a equipe. Manual gerenciamento de incidentes é trabalhoso e lento.
As organizações tentam resolver o problema contratando mais pessoas à medida que a complexidade e a quantidade de dados aumentam. O AIOps oferece informações úteis sobre problemas, reduz drasticamente o número de alertas e automatiza as operações.
Isso permite que as empresas aumentem a produtividade para manter uma força de trabalho constante, diminuir o número de escalações e reduzir o tempo de inatividade.
Atualize suas operações de TI e sua equipe de operações de TI:
As equipes de operações de AIOps só recebem alertas quando determinados limites ou parâmetros de nível de serviço são atendidos, e o fazem com todo o contexto necessário para fazer os melhores diagnósticos possíveis e tomar as melhores e mais rápidas ações corretivas.
Isso reduz o número de alertas que as equipes de operações recebem de todos os ambientes. Quanto mais os AIOps aprendem e automatizam, mais ele ajuda a “manter as luzes acesas” com menos trabalho humano, liberando sua equipe de operações de TI para se concentrar em tarefas que têm maior valor estratégico para a empresa.
Alguns benefícios notáveis são dados abaixo:
- Experiências aprimoradas para funcionários e clientes
- Maior capacidade e utilização da infraestrutura
- Sincronização aprimorada entre serviços de TI e saídas de serviços de negócios
- Entrega mais rápida de novos serviços de TI
- Eliminando a lacuna de habilidades
- Suporte a infraestrutura tradicional, nuvem pública, nuvem privada e nuvem híbrida
- O gerenciamento de problemas faz a transição de reativo para proativo para preditivo
- Modernizando a equipe de operações de TI e as operações de TI
- Cooperação reforçada de segurança para operações
- Menos incêndios para apagar e interrupções menos dispendiosas
- Aumentando o tempo médio para resolver mais rapidamente (MTTR)
- Melhoria na relação entre mudança e desempenho
- Maior capacidade de gerenciar mudanças com eficiência
- O dever da equipe de operações de TI é reduzido porque a IA está ajudando na análise
- Utilize a detecção de anomalias para interromper os problemas antes que eles afetem os consumidores.
- Diminuição do erro humano
- Entendendo como as cargas de trabalho afetam os custos
desvantagens
Ainda há muito trabalho a ser feito para criar e combinar as tecnologias AIOps subjacentes de uma maneira que as torne úteis, apesar de estarem razoavelmente maduras. Algumas de suas falhas estão listadas abaixo:
- A implementação, o gerenciamento e a manutenção da plataforma AIOps podem levar muito tempo e esforço.
- Os sistemas AIOps dependem de várias fontes de dados, bem como armazenamento, segurança e preservação de dados.
- Seu desempenho é baseado apenas nos algoritmos que você ensina e nos dados que são alimentados. Ele não pode, portanto, transcender os limites de sua programação.
- AIOps exige fé em ferramentas, que algumas empresas podem não gostar. Isso ocorre porque, para que as ferramentas de AIOps funcionem de forma autônoma, elas devem rastrear adequadamente as alterações em seu ambiente de destino, adquirir e proteger dados essenciais, tirar as conclusões corretas, priorizar atividades e, finalmente, executar etapas automatizadas adequadas.
Que papel os AIOps desempenham no cenário de TI atual?
Você pode não perceber imediatamente como o AIOps se encaixa nas categorias de tecnologias que você já usa quando o vê pela primeira vez.
A lógica é que ela não substitui as tecnologias existentes de gerenciamento de log, monitoramento, orquestração ou central de serviços.
Em vez disso, ele interage com cada domínio e ferramenta, integrando e consumindo dados de cada um deles. Fornecer uma imagem sincronizada de cada ferramenta também produz resultados úteis.
Essas ferramentas têm seus próprios méritos como itens preciosos. Estar desconectado torna difícil obter as informações apropriadas no momento certo.
AIOps oferece um método versátil para combinar as muitas perspectivas parciais em uma compreensão completa do quadro amplo, que é o que suas equipes de ITOps devem estar cientes.
O uso de big data e aprendizado de máquina já existe há algum tempo, mesmo que o AIOps represente uma mudança dramática para o ITOps.
Ao mudar de manual para negociação automatizado , as corretoras adotaram estratégias semelhantes de ML. O uso de ML e analytics em meios de comunicação social também existe há algum tempo, seja no Google Maps, Instagram ou lojas online como eBay e Amazon.
Esses métodos têm se mostrado úteis de forma consistente e ampla em ambientes onde são necessárias reações rápidas a situações de mudança e personalização do usuário.
O uso de IA por AIOps é mais promissor do que o aprendizado de máquina. No momento, você pode lidar com casos de uso urgentes usando automação simples ou automação com aprendizado de máquina.
Novos aplicativos para IA estão sendo continuamente desenvolvidos. De qualquer forma, antes de começar a basear o comportamento humano em ITOps, como agora é praticado, uma base sólida de AIOps deve ser estabelecida.
A natureza conservadora das funções do pessoal da ITOps os torna lentos para se adaptar aos cenários de AIOps. Eles são responsáveis por manter a estabilidade da infraestrutura da organização e manter as luzes acesas.
No entanto, mais organizações de ITOps em breve precisarão se adaptar às novas tecnologias e métodos de AIOps devido às tendências de implementações de AIOps onipresentes.
Conclusão
Como resultado da melhoria da comunicação e da cooperação entre as equipes de operações de TI e outras partes interessadas, a AIOps já começou a apoiar a transformação digital.
A necessidade de automação e cooperação aumentará em importância à medida que as aplicações se tornarem cada vez mais complicadas no futuro.
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