¿El futuro de IT está en AIOps? Descubrelo aquí

Si trabajas en IT Ops o DevOps, sabrás que AIOps o Inteligencia Artificial para Operaciones de TI, son las plataformas tecnológicas multicapa encargadas de automatizar y mejorar tus operaciones, gracias al análisis y aprendizaje automático de grandes volúmenes de datos recopilados de diferentes herramientas y dispositivos.

AIOps se compone de dos vertientes, el big data y el machine learning, con el propósito de detectar y reaccionar a problemas en tiempo real.

Sin embargo, encasillar a AIOps a solo estas dos amplias áreas ignora totalmente muchos de los elementos fundamentales de sus verdaderas soluciones, especialmente aquellas que buscan aprovechar satisfactoriamente la Inteligencia Artificial para optimizar las operaciones de IT.

Es necesario resaltar que muchas empresas cuentan con herramientas de gestión y monitorización, las cuales cumplen con su función, pero a pesar de ello, no se relacionan entre sí. 

AIOps se está ganando la atención de la industria, debido a la visión global y en tiempo real que ofrece de las aplicaciones críticas que ejecutan un negocio.

Primero, requiere un alejamiento de los datos de TI para agregar datos observacionales, estos pueden situarse en sistemas de monitoreo y registros de trabajo, sumando datos de participación dentro de una plataforma de Big Data. 

Luego, AIOps implementa una estrategia de análisis y machine learning contra los datos combinados de TI, considerando a esta herramienta como integración y entrega continua para funciones centrales de TI.

El resultado que se obtiene, consta de un conocimiento continuo que produce mejoras y soluciones, empleando la automatización.

¿Qué es lo actualmente impulsa AIOps?

Son diversas las tendencias y necesidades que afectan las operaciones de IT, estas incluyen:

1. La complicada administración manual en infraestructura 

A pesar de que hoy en día, el término infraestructura ya no es el más correcto; debido a que los entornos de IT actuales incluyen la nube administrada, la nube no administrada, los servicios de terceros, las integraciones de SaaS, los dispositivos, entre otros, los enfoques tradicionales para gestionar la complejidad no funcionan en entornos dinámicos y elásticos. 

La tecnología actual de IT, se encuentra más allá del alcance de la administración manual y el resultado solo empeorará en los próximos años.

2. La gran cantidad exponencial de datos que IT debe retener

La supervisión del rendimiento genera un mayor número de eventos y alertas. 

El paso de experiencia en volúmenes de tickets de servicio va en aumento con la introducción de dispositivos IOT, API, aplicaciones móviles y usuarios digitales o de máquina, volviéndose una vez más, demasiado complejo para informes y análisis manuales.

3. La respuesta a problemas de infraestructura debe ser inmediata

Cada vez que las empresas se digitalizan, las IT se convierten en el negocio, ya que la consumerización de la tecnología modifica las expectativas de los usuarios en las industrias. 

Las reacciones que se esperan sobre los eventos de IT, ya sean reales o percibidas, deben ocurrir de manera inmediata, especialmente si se trata de un problema que afecta la experiencia del usuario.

4. El poder de la computación se está inclinando hacia los bordes de la red

Lo fácil que es adoptar una infraestructura en la nube y los servicios de terceros, ha potencializado las funciones de la línea de negocio para crear sus propias soluciones y aplicaciones.

El control y el presupuesto se modifican desde el núcleo de IT hasta el borde, dándole más poder de cómputo fuera de la central.

5. El poder e influencia de los desarrolladores va en aumento, sin embargo, la rendición de cuentas todavía se basa en IT 

DevOps y Agile están orillando a que los programadores asuman aún más responsabilidades de monitoreo a nivel de aplicación, pero la responsabilidad por el ecosistema de IT y la interacción entre aplicaciones, servicios e infraestructuras aún permanece en el núcleo de IT. 

Pero para seguir asegurando tu éxito empresarial en el mundo digital, los retos que hay que enfrentar para competir cada vez son mayores, por ello, AIOps se suman la seguridad, la gestión de los riesgos, el análisis predictivo y DevOps. 

¿Cuáles son las capas de AIOps y de qué son capaces?

• Recopilación de datos

Es el componente clave que alimenta a los algoritmos complejos de aprendizaje automático para analizar y ver patrones que los equipos de operaciones de IT no encontrarían. 

Si tu empresa gestiona miles de dispositivos y millones de nodos a nivel mundial, es muy poco probable que puedas examinar manualmente todos los datos complejos disponibles en el entorno, incluidas las métricas, eventos, datos de transmisión, rastros y datos de registro, y predecir una próxima aplicación o fallo del sistema en cualquier momento dado. 

• Deduplicación 

Es el siguiente paso crítico cuando se procesan millones de eventos inminentes de diversas fuentes de datos a gran escala. 

Para muchos administradores que trabajan con entornos de IT híbridos con alguna combinación de infraestructura en la nube local y pública/privada, poder disminuir el ruido de los eventos de forma automática, ahorra mucho tiempo y mejora el tiempo medio de resolución.

• Correlación de eventos  

Las soluciones de monitoreo manejan problemáticas al disminuir y correlacionar eventos en diferentes fuentes mediante el análisis estadístico, es por eso que AIOps aborda la correlación de datos con algoritmos de machine learning en el reconocimiento de patrones, para emplear conjuntos de datos contextuales.

Para la persona o equipo responsable de la fuente de eventos en tu empresa, el impacto en el negocio y los pasos iniciales para el triaje son partes críticas de información que normalmente carecen de alertas. 

Puedes aprovechar los datos basados ​​en modelos y las relaciones conscientes del contexto de tu infraestructura de IT y utilizarlos para suprimir y enriquecer resultados a través de AIOps.

• Eliminación de ruido  

Los equipos de operaciones de IT siempre buscan alertas accionables que les permitan ser más eficientes, un obstáculo es el gran ruido de las alertas. 

Algunas soluciones de AIOps ofrecen supresión de eventos inteligente, lo que permite a los administradores descartar selectivamente y reducir el ruido.

• Detección de anomalías 

Esta capa, es donde la complejidad técnica aumenta. 

Al tener algoritmos avanzados de aprendizaje automático, se pueden ahorrar costes de desarrollo al automatizar el proceso manual de examinar registros y métricas para descubrir si hay regresiones.

• Observabilidad  

La falta de datos sin procesar para entrenar los algoritmos de aprendizaje automático y tener una mejor observabilidad son un reto. 

Cuando comienzas con un mecanismo de recopilación de datos robusto y contextual de diversas fuentes, generando observación para que puedas actuar sobre ideas críticas que te permitan analizar la causa raíz y acelerar el proceso de resolución de problemas.

• Predecir un análisis

En IT donde las relaciones entre los servicios y la infraestructura cambian constantemente, prevenir los impactos en los servicios de negocio críticos no es fácil. 

Los conocimientos de aprendizaje automático, se basan en datos de modelado de infraestructura en tiempo real, así como en grandes conjuntos de datos de todas las demás fuentes. 

• Autoaprendizaje 

Con la capacitación supervisada o no supervisada de algoritmos de machine learning, aprendizaje profundo y las soluciones de AIOps, podrás pronosticar eficazmente los fallos del sistema o del rendimiento incluso antes de que sucedan.

Expandir las capacidades de la Inteligencia Artificial, va más allá de estas capas, podría llevar los límites de las herramientas de AIOps a la autoresolución cuando surja un problema en la infraestructura de IT.

Elementos de las capas de AIOps

AIOps sabe que la antigua forma de hacer IT no funcionará en el nuevo mundo definido por las necesidades actuales. 

Las plataformas AIOps constan de los siguientes elementos:

1. Fuentes de datos de IT. Estas pueden ser desde herramientas actuales en IT como eventos, métricas, registros, datos de trabajos, tickets, monitoreo, etc.
2. Plataforma de datos. Agrega datos de IT para el análisis histórico y la reacción en tiempo real y las perspectivas.
3. Cálculos y analytics. Permiten al sistema generar nuevos datos y metadatos de los ya existentes.
4. Algoritmos. Aprovechan la experiencia en el dominio de IT para aplicar cálculos y análisis de manera apropiada y eficiente.
5. Aprendizaje automático. Puede alterar o crear automáticamente nuevos algoritmos basados en el resultado del análisis algorítmico y los nuevos datos introducidos en el sistema.
6. Visualización. Presenta ideas y recomendaciones para IT, de manera que facilite la comprensión y la acción.
7. Automatización. Utiliza los resultados generados por el análisis y el aprendizaje automático para crear y aplicar automáticamente una respuesta o mejorar para problemas identificados.

¿El futuro de IT está en AIOps?

Con esta solución, los trabajadores podrán disfrutar de un rendimiento constante, lo que se reflejará en una reducción importante de los recursos humanos de IT.

Su esencia radica en la combinación del aprendizaje automático y la experiencia profunda, siendo capaz de proporcionar recomendaciones directas sobre cambios que deben realizarse para mejorar el rendimiento o prevenir los problemas antes de que se conviertan en una incidencia mayor.

Finalmente, es necesario decir que a pesar de que AIOps representa un cambio radical para el área de IT, no es una aplicación total de análisis y aprendizaje automático. 

El personal de IT, aún no está adaptado del todo en estos entornos, pero es tarea tuya y de tu equipo, el asegurarse de que las luces permanezcan encendidas y proporcionar estabilidad a la infraestructura en la que se desenvuelven las aplicaciones de la organización.

¿Tu empresa ya se encuentra inmersa en esta aplicación?