¿Qué es la AIOps?
La inteligencia artificial para operaciones de TI (AIOps) es un proceso en el que se utilizan técnicas de inteligencia artificial (IA) para mantener la infraestructura de TI. Se automatizan tareas operativas críticas, como monitorear el rendimiento, programar cargas de trabajo y crear copias de seguridad de datos. Las tecnologías de AIOps utilizan el machine learning (ML) moderno, el procesamiento de lenguaje natural (NLP) y otras metodologías avanzadas de IA para mejorar la eficiencia operativa de la TI. Aportan información proactiva, personalizada e instantánea a las operaciones de TI mediante la recopilación y el análisis de datos de muchas fuentes diferentes.
¿Por qué es importante la AIOps?
Si su organización moderniza sus servicios operativos y su infraestructura de TI, se beneficia a la hora de incorporar, analizar y aplicar volúmenes de datos cada vez más grandes. A continuación, compartimos varias ventajas empresariales clave del uso de una plataforma de AIOps.
Reducción de los costos operativos
Con AIOps, su organización puede obtener información procesable a partir de macrodatos y, al mismo tiempo, mantener un equipo de expertos en datos reducido. Equipados con soluciones de AIOps, los expertos en datos ayudan a los equipos de TI a resolver los problemas operativos con precisión y evitan errores costosos.
Además, la AIOps permite a los equipos de operaciones de TI dedicar más tiempo a tareas críticas en lugar de a tareas comunes y repetitivas. De esta manera, su organización puede administrar los costos en una infraestructura de TI cada vez más compleja y, al mismo tiempo, satisfacer las demandas de los clientes.
Aceleración de la mitigación de problemas
La AIOps aporta capacidades de correlación de eventos. Analiza los datos en tiempo real y determina los patrones que podrían indicar anomalías en el sistema. Con análisis avanzado, sus equipos de operaciones pueden evaluar de forma eficiente la causa raíz de un problema del sistema y resolverlo con rapidez. Esto maximiza la disponibilidad del servicio.
Mientras tanto, los algoritmos de ML filtran los orígenes de datos. De este modo, sus ingenieros de TI pueden centrarse en los eventos importantes.
Habilitación de la administración predictiva de servicios
Con AIOps, su organización puede anticiparse a problemas y resolverlos mediante el análisis de datos históricos con tecnologías de ML. Los modelos de ML analizan grandes volúmenes de datos y detectan patrones que las personas no pueden reconocer. En lugar de reaccionar a los problemas, su equipo puede utilizar el análisis predictivo y el procesamiento de datos en tiempo real para reducir las interrupciones en los servicios críticos.
Optimización de las operaciones de TI
En una configuración convencional, los departamentos de TI tienen que trabajar con diferentes orígenes de datos. Esto ralentiza los procesos de operación empresarial y puede exponer a las organizaciones a errores humanos.
La AIOps proporciona un marco común para agrupar información de múltiples orígenes de datos. Con AIOps, sus equipos de TI pueden colaborar y coordinar los flujos de trabajo sin intervención de personas, lo cual mejora la productividad.
Mejora en la experiencia del cliente
Las herramientas de AIOps pueden analizar grandes cantidades de información de chats, correos electrónicos y otros canales. Algunas empresas utilizan las plataformas de AIOps para analizar el comportamiento de los clientes y mejorar la prestación de servicios.
Con la AIOps, también se puede evitar que las costosas interrupciones de servicio afecten a los clientes. Su organización puede ofrecer una experiencia digital óptima al cliente al garantizar la disponibilidad del servicio y una política eficaz de administración de incidentes.
Adopción de la migración a la nube
La AIOps establece una estrategia unificada para administrar infraestructuras de nube pública, privada o híbrida. Su organización puede migrar las cargas de trabajo de entornos tradicionales a la infraestructura de la nube sin preocuparse por el complejo traslado de datos en la red. Mejora la observabilidad, de modo que sus equipos de TI puedan administrar los datos sin problemas en distintos tipos de almacenamiento, redes y aplicaciones.
¿Cuáles son algunos de los casos de uso de la AIOps?
La Inteligencia artificial para operaciones de TI (AIOps) combina machine learning, macrodatos y análisis. Ayuda a sus equipos operativos y de TI a respaldar las iniciativas de transformación digital.
Monitoreo del rendimiento de la aplicación (APM)
Las aplicaciones modernas utilizan tecnologías de software complejas para ejecutarse y escalar en todo el entorno de la nube. Es difícil recopilar métricas de los escenarios modernos con métodos tradicionales, como los intercambios de datos entre componentes como microservicios, las API y el almacenamientos de datos.
En cambio, los equipos de software utilizan la IA para monitorear el desempeño de las aplicaciones con el fin de recopilar y compilar métricas relevantes a escala.
Más información sobre el Monitoreo del rendimiento de la aplicación (APM)
Análisis de la causa raíz
Las tecnologías de IA y de machine learning son eficaces a la hora de determinar la causa raíz de un incidente. Procesan macrodatos rápidamente y establecen correlaciones entre múltiples causas probables. Al adoptar la AIOps, su organización puede investigar, más allá de los síntomas o las alertas, las verdaderas causas que afectan el rendimiento del sistema.
Detección de anomalías
Las anomalías son valores atípicos que se desvían de la distribución estándar de los datos monitoreados. A menudo indican comportamientos anormales que afectan las operaciones del sistema. La AIOps ofrece funciones de evaluación y predicción en tiempo real para detectar rápidamente las desviaciones de los datos y acelerar las acciones correctivas.
La AIOps permite a sus equipos de TI gestionar los incidentes sin depender tanto de los sistemas de alerta. También permite a sus equipos de TI establecer políticas basadas en reglas para automatizar las acciones correctivas.
Automatización y optimización de la nube
Las soluciones de AIOps respaldan la transformación de la nube al proporcionar transparencia, observabilidad y automatización de las cargas de trabajo. La implementación y la gestión de aplicaciones en la nube requieren una mayor flexibilidad y agilidad a la hora de gestionar las interdependencias. Las organizaciones utilizan soluciones de AIOps para aprovisionar y escalar los recursos informáticos según sea necesario.
Por ejemplo, puede usar las herramientas de monitoreo de la AIOps para calcular el uso de la nube y aumentar las capacidades para respaldar el crecimiento del tráfico.
Soporte para el desarrollo de aplicaciones
Los equipos de DevOps utilizan las herramientas de la AIOps para mejorar la calidad del código. Pueden automatizar la revisión del código, aplicar las prácticas recomendadas de programación y detectar errores al principio de las etapas de desarrollo. En lugar de dejar los controles de calidad al final del ciclo de desarrollo, las herramientas de la AIOps desplazan los controles de calidad hacia la izquierda.
Por ejemplo, Atlassian usa Amazon CodeGuru para reducir el tiempo de investigación de días a horas o minutos cuando se producen anomalías en la producción.
¿Cómo funciona la AIOps?
Con AIOps, su organización adopta un enfoque más proactivo para resolver los problemas operativos de TI. En lugar de depender de las alertas secuenciales del sistema, sus equipos de TI utilizan el machine learning y el análisis de macrodatos. Esto elimina los silos de datos, brinda más información sobre la situación y automatiza las respuestas personalizadas a los incidentes. Con AIOps, su organización puede aplicar mejor las políticas de TI para respaldar las decisiones empresariales.
A continuación, se analizan las fases de AIOps interconectadas.
Observación
En la fase de observación, se recopilan datos de su entorno de TI de manera inteligente. La AIOps mejora la observabilidad entre diferentes dispositivos y orígenes de datos en la red de su organización.
Al implementar tecnologías de ML y análisis de macrodatos, puede incorporar, agrupar y analizar cantidades masivas de información en tiempo real. Los equipos de operaciones de TI pueden identificar patrones y relacionar eventos en los datos de registro y rendimiento. Por ejemplo, las empresas utilizan herramientas de IA para rastrear la solicitud en una interacción de API.
Interacción
La fase de interacción implica el trabajo de expertos humanos para resolver problemas. Los equipos de operaciones ya no dependen tanto de las métricas y las alertas de TI convencionales. Utilizan el análisis de AIOps para coordinar las cargas de trabajo de TI en entornos de varias nubes. Los equipos operativos y de TI comparten información a través de un panel de control común para agilizar el trabajo de diagnóstico y evaluación.
El sistema también envía alertas personalizadas en tiempo real a los equipos correspondientes. Lo hace tanto de forma preventiva como en caso de incidentes.
Acción
La fase de acción se refiere a la forma en que las tecnologías de AIOps toman medidas para mejorar y mantener la infraestructura de TI. El objetivo final de la AIOps es automatizar los procesos operativos y destinar los recursos de los equipos a tareas críticas.
Los equipos de TI pueden crear respuestas automatizadas a partir del análisis de los algoritmos de ML. Pueden implementar sistemas más inteligentes que aprendan de eventos pasados y eviten problemas similares con scripts automatizados. Por ejemplo, sus desarrolladores pueden usar la IA para inspeccionar automáticamente el código y confirmar la resolución del problema antes de lanzar actualizaciones de software para los clientes afectados.
¿Cuáles son los tipos de AIOps?
AIOps crea nuevas posibilidades para que su organización optimice las operaciones y reduzca los costos. Sin embargo, hay dos tipos de soluciones de AIOps que se adaptan a diferentes requisitos.
La AIOps centrada en un dominio es una herramienta basada en IA que se diseña para operar en un ámbito específico. Por ejemplo, los equipos operativos utilizan este tipo de plataformas de AIOps para monitorear el rendimiento de las redes, las aplicaciones y la computación en la nube.
La AIOps independiente del dominio es una solución que los equipos de TI pueden usar para escalar el análisis predictivo y la automatización de la IA a través de los límites de la red y la organización. Estas plataformas recopilan datos de eventos generados a partir de múltiples orígenes de datos y los relacionan para proporcionar información empresarial valiosa.
¿En qué se diferencia AIOps de otros términos relacionados?
La AIOps es un concepto relativamente nuevo que promueve el uso del machine learning y el procesamiento de macrodatos para mejorar las operaciones de TI. Comparémoslo con varios términos relacionados.
La AIOps en comparación con DevOps
DevOps es una práctica de software que cierra la brecha entre los flujos de trabajo de desarrollo y asistencia. Ayuda a las organizaciones a realizar cambios y a abordar rápidamente las preocupaciones de los usuarios al compartir información entre los equipos de software y operaciones.
Por otro lado, la AIOps es un enfoque que aplica tecnologías de inteligencia artificial para respaldar los procesos de TI existentes. Los equipos de DevOps utilizan las herramientas de la AIOps para evaluar la calidad del código y ahorrar tiempo en la entrega de software de forma continua.
La AIOps en comparación con MLOps
MLOps es un marco con el que los equipos de software pueden incluir modelos de ML en sus productos digitales. Implica la selección del modelo y la preparación de los datos. Incluye el proceso en el que se entrena, evalúa e implementa la aplicación de ML en el entorno de producción.
Mientras que AIOps es la aplicación de soluciones de ML que permite generar información procesable y mejorar los procesos de los sistemas de TI tanto nuevos como existentes.
La AIOps en comparación con SRE
La ingeniería de fiabilidad del sitio (SRE) es un enfoque que los equipos de ingeniería pueden utilizar para automatizar las operaciones del sistema y realizar verificaciones con herramientas de software. En lugar de confiar en enfoques manuales, los equipos de SRE mejoran la fiabilidad del software y la experiencia del cliente al detectar y resolver problemas automáticamente.
AIOps comparte objetivos con SRE. Utiliza los datos masivos de las operaciones empresariales y los conocimientos predictivos obtenidos con ML para ayudar a los ingenieros de fiabilidad del sitio a resolver los incidentes en menos tiempo.
La AIOps en comparación con DataOps
DataOps es una iniciativa que permite a las organizaciones optimizar el uso de datos para aplicaciones de inteligencia empresarial. Implica configurar canalizaciones de datos que los ingenieros de datos puedan usar para incorporar, transformar y transferir datos de diferentes dominios para respaldar las operaciones empresariales.
Por otro lado, AIOps es una práctica más compleja. Utiliza la información que se obtiene de DataOps para detectar, analizar y resolver incidentes.
¿Con qué puede ayudarlo AWS para que cumpla sus requisitos de la AIOps?
Amazon Web Services (AWS) ofrece varios servicios de inteligencia artificial y machine learning que lo ayudan a empezar con las implementaciones de la AIOps. Puede utilizar los servicios para mejorar las experiencias de los clientes, mejorar la prestación de servicios empresariales y reducir los costos.
Estas son algunas de las ofertas de AWS creadas para los requisitos de la AIOps:
- Amazon DevOps Guru es un servicio basado en ML que ayuda a sus equipos de software a detectar operaciones anormales en la nube de forma automática.
- Amazon CodeGuru Security es una herramienta de prueba de software que escanea y detecta de forma automática las vulnerabilidades del código utilizando algoritmos de ML.
- Amazon Lookout for Metrics automatiza la detección de anomalías y el monitoreo del rendimiento en las cargas de trabajo de AWS y las aplicaciones en la nube de terceros.
Para comenzar a trabajar con la AIOps en AWS, cree una cuenta hoy mismo.
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