O que é AIOps?
A inteligência artificial para operações de TI (AIOps) é um processo em que você usa técnicas de inteligência artificial (IA) para manter a infraestrutura de TI. Você automatiza tarefas operacionais críticas, como monitoramento da performance, agendamento de workload e backups de dados. As tecnologias de AIOps usam machine learning (ML) moderna, processamento de linguagem natural (PLN) e outras metodologias avançadas de IA para melhorar a eficiência operacional da TI. Elas trazem insights proativos, personalizados e em tempo real para as operações de TI, coletando e analisando dados de várias fontes diferentes.
Por que o AIOps é importante?
Quando sua organização moderniza seus serviços operacionais e sua infraestrutura de TI, você se beneficia ao ingerir, analisar e aplicar volumes cada vez maiores de dados. Em seguida, compartilhamos várias vantagens comerciais importantes do uso de uma plataforma de AIOps.
Reduzir os custos operacionais
A AIOps permite que sua organização obtenha insights práticos com big data e, ao mesmo tempo, mantenha uma equipe enxuta de especialistas em dados. Equipados com soluções de AIOps, os especialistas em dados ampliam as equipes de TI para resolver problemas operacionais com precisão e evitar erros que podem custar caro.
Além disso, a AIOps permite que as equipes de operação de TI passem mais tempo em tarefas críticas em vez de em tarefas comuns e repetitivas. Isso ajuda sua organização a gerenciar custos em meio a uma infraestrutura de TI cada vez mais complexa e, ao mesmo tempo, atender às demandas dos clientes.
Reduzir o tempo para a atenuação de problemas
A AIOps fornece recursos de correlação de eventos. Ele analisa dados em tempo real e determina padrões que podem apontar para anomalias no sistema. Com análises avançadas, suas equipes operacionais podem conduzir análises eficientes de causas-raiz e resolver problemas do sistema imediatamente. Isso maximiza a disponibilidade dos serviços.
Enquanto isso, os algoritmos de ML separam o ruído das fontes de dados. Assim, seus engenheiros de TI podem se concentrar em eventos importantes.
Habilitar o gerenciamento preditivo de serviços
Com a AIOps, sua organização pode antecipar e atenuar problemas futuros, analisando dados históricos com tecnologias de ML. Os modelos de ML analisam grandes volumes de dados e detectam padrões que escapam às avaliações humanas. Em vez de reagir aos problemas, sua equipe pode usar análises preditivas e o processamento de dados em tempo real para reduzir as interrupções em serviços essenciais.
Simplificar as operações de TI
Em uma configuração convencional, os departamentos de TI precisam trabalhar com fontes de dados diferentes. Isso retarda os processos operacionais de negócios e pode deixar as organizações sujeitas a erros humanos.
A AIOps fornece uma framework comum para agregar informações provenientes de várias fontes de dados. Com a AIOps, suas equipes de TI podem colaborar e coordenar fluxos de trabalho sem intervenção humana, o que melhora a produtividade.
Elevar a experiência do cliente
As ferramentas de AIOps podem analisar grandes quantidades de informações de chats, e-mails e outros canais. Algumas empresas usam plataformas de AIOps para analisar o comportamento dos clientes e melhorar a prestação de serviços.
A AIOps também evita que interrupções caras no serviço afetem os clientes. Sua organização pode oferecer uma ótima experiência digital aos clientes, garantindo a disponibilidade dos serviços e uma política eficaz de gerenciamento de incidentes.
Oferecer suporte à migração para a nuvem
A AIOps fornece uma abordagem unificada para gerenciar infraestruturas de nuvem pública, privada ou híbrida. Sua organização pode migrar workloads das configurações tradicionais para a infraestrutura em nuvem sem se preocupar com movimentos complexos de dados na rede. Ele melhora a observabilidade, permitindo que suas equipes de TI gerenciem dados sem problemas em diferentes armazenamentos, redes e aplicações.
Quais são alguns casos de uso da AIOps?
A AIOps combina machine learning, big data e análises. Ela ajuda suas equipes operacionais e de TI a apoiar iniciativas de transformação digital.
Monitoramento da performance de aplicações (APM)
As aplicações modernas usam tecnologias de software complexas para serem executadas e expandidas em todo o ambiente de nuvem. É um desafio reunir métricas com métodos tradicionais de cenários modernos, como intercâmbio de dados entre componentes como microsserviços, APIs e armazenamentos de dados.
Em vez disso, as equipes de software adotam a IA para monitorar a performance das aplicações com o objetivo de coletar e compilar métricas relevantes em grande escala.
Leia sobre o monitoramento da performance de aplicações (APM) »
Análise de causas raiz
As tecnologias de IA/ML são eficientes para ajudar você a determinar a causa raiz de um incidente. Elas processam big data rapidamente e correlacionam várias causas prováveis. Ao adotar a AIOps, sua organização pode investigar além dos sintomas ou alertas para encontrar as verdadeiras causas que afetam a performance do sistema.
Detecção de anomalias
Anomalias são valores discrepantes que se desviam da distribuição padrão dos dados monitorados. Elas geralmente indicam comportamentos anormais que afetam as operações do sistema. A AIOps fornece avaliação em tempo real e recursos preditivos para detectar rapidamente desvios de dados e acelerar ações corretivas.
Com a AIOps, suas equipes de TI reduzem as dependências dos alertas do sistema ao gerenciar incidentes. Ela também permite que suas equipes de TI definam políticas baseadas em regras que automatizam ações de remediação.
Automação e otimização da nuvem
As soluções de AIOps oferecem suporte à transformação da nuvem, proporcionando transparência, observabilidade e automação para workloads. A implantação e o gerenciamento de aplicações de nuvem exigem maior flexibilidade e agilidade ao gerenciar interdependências. As organizações usam soluções de AIOps para provisionar e escalar recursos de computação conforme necessário.
Por exemplo, você pode usar ferramentas de monitoramento de AIOps para computar o uso da nuvem e aumentar as capacidades a fim de oferecer suporte ao crescimento do tráfego.
Suporte ao desenvolvimento de aplicações
As equipes de DevOps usam ferramentas de AIOps para melhorar a qualidade do código. Elas podem automatizar a revisão de código, aplicar práticas recomendadas de programação e detectar bugs no início dos estágios de desenvolvimento. Em vez de delegar verificações de qualidade ao final do ciclo de desenvolvimento, as ferramentas de AIOps antecipam essas verificações.
Por exemplo, a Atlassian usa o Amazon CodeGuru para reduzir o tempo de investigação de dias para horas ou minutos quando ocorrem anomalias na produção.
Como a AIOps funciona?
Com a AIOps, sua organização adota uma abordagem mais proativa para resolver problemas operacionais de TI. Em vez de confiar em alertas sequenciais do sistema, suas equipes de TI usam o machine learning e análises de big data. Isso elimina silos de dados, melhora a consciência situacional e automatiza respostas personalizadas a incidentes. Com a AIOps, sua organização é mais capaz de aplicar políticas de TI para apoiar as decisões de negócios.
Em seguida, discutiremos as fases interconectadas da AIOps.
Observar
A fase Observar refere-se à coleta inteligente de dados do seu ambiente de TI. A AIOps melhora a observabilidade entre diferentes dispositivos e fontes de dados na rede da sua organização.
Ao implantar tecnologias de análise de big data e ML, você pode ingerir, agregar e analisar grandes quantidades de informações em tempo real. Uma equipe de operações de TI pode identificar padrões e correlacionar eventos em dados de registro e performance. Por exemplo, as empresas usam ferramentas de IA para rastrear o caminho da solicitação em uma interação de API.
Engaje
A fase Envolver implica o uso de especialistas humanos para resolver problemas. As equipes de operações reduzem suas dependências por métricas e alertas convencionais de TI. Elas usam análises de AIOps para coordenar workloads de TI em ambientes de várias nuvens. As equipes operacionais e de TI compartilham informações com um painel comum para agilizar os esforços de diagnóstico e avaliação.
O sistema também gera alertas personalizados e em tempo real para as equipes apropriadas. Ele faz isso preventivamente e em caso de incidentes.
Execute ações
A fase Agir refere-se à forma como as tecnologias de AIOps tomam medidas para melhorar e manter a infraestrutura de TI. O objetivo final da AIOps é automatizar os processos operacionais e reorientar os recursos das equipes em tarefas essenciais.
As equipes de TI podem criar respostas automatizadas com base nas análises geradas pelos algoritmos de ML. Elas podem implantar sistemas mais inteligentes que aprendem com eventos históricos e evitam problemas semelhantes com scripts automatizados. Por exemplo, seus desenvolvedores podem usar a IA para inspecionar códigos automaticamente e confirmar a resolução do problema antes de lançarem atualizações de software para os clientes afetados.
Quais são os tipos de AIOps?
A AIOps cria novas possibilidades para sua organização simplificar as operações e reduzir os custos. No entanto, existem dois tipos de soluções de AIOps que atendem a requisitos diferentes.
AIOps centradas em domínio são ferramentas baseadas em IA e projetadas para funcionar dentro de um escopo específico. Por exemplo, as equipes operacionais usam plataformas de AIOps centradas em domínio para monitorar a performance de redes, aplicações e computação em nuvem.
AIOps independentes de domínio são soluções que as equipes de TI podem usar para escalar a análise preditiva e a automação da IA em todos os limites da rede e da organização. Essas plataformas coletam dados de eventos gerados de várias fontes e os correlacionam para fornecer informações comerciais valiosas.
Qual é a diferença entre AIOps e outros termos relacionados?
A AIOps é um conceito relativamente novo que promove o uso do machine learning e do processamento de big data para melhorar as operações de TI. Veja como ele se compara a vários termos relacionados.
AIOps vs. DevOps
O DevOps é uma prática de software que preenche a lacuna entre os fluxos de trabalho de desenvolvimento e suporte. Ele ajuda as organizações a aplicar mudanças e abordar rapidamente as preocupações dos usuários, compartilhando informações entre as equipes de software e operações.
Por outro lado, a AIOps é uma abordagem para usar tecnologias de IA para oferecer suporte aos processos de TI existentes. As equipes de DevOps usam ferramentas de AIOps para avaliar a qualidade da codificação e reduzir o tempo de entrega de softwares continuamente.
AIOps vs. MLOps
O MLOps é uma framework que ajuda as equipes de software a integrar modelos de ML em produtos digitais. Ele envolve seleção de modelos e a preparação de dados. Ele inclui o processo em que você treina, avalia e implanta a aplicação de ML no ambiente de produção.
Por sua vez, a AIOps é a aplicação de soluções de ML para gerar insights acionáveis e melhorar a eficiência do processo de sistemas de TI novos e existentes.
AIOps vs. SRE
A engenharia de confiabilidade do site (SRE) é uma abordagem que as equipes de engenharia podem usar para automatizar as operações do sistema e realizar verificações com ferramentas de software. Em vez de confiar em abordagens manuais, as equipes de SRE melhoram a confiabilidade do software e a experiência do cliente ao detectar e resolver problemas automaticamente.
A AIOps compartilha metas sobrepostas com a SRE. Ele usa dados massivos de operações comerciais e insights preditivos provenientes do ML para ajudar os engenheiros de confiabilidade do site a reduzir o tempo para a resolução de incidentes.
AIOps vs. DataOps
DataOps é uma iniciativa que permite que as organizações otimizem o uso de dados para aplicações de business intelligence. Ele envolve a configuração de pipelines de dados que os engenheiros de dados podem usar para ingerir, transformar e transferir dados de diferentes domínios para suporte às operações comerciais.
Por sua vez, a AIOps é uma prática mais complexa. Ele usa as informações que o DataOps fornece para detectar, analisar e resolver incidentes.
Como a AWS pode oferecer suporte aos seus requisitos de AIOps?
A Amazon Web Services (AWS) oferece vários serviços de IA/ML que ajudam você a começar a usar implementações de AIOps. Você pode usá-los para aprimorar as experiências dos clientes, melhorar a prestação de serviços comerciais e reduzir os custos.
Aqui estão algumas ofertas da AWS criadas para atender aos requisitos de AIOps:
- O Amazon DevOps Guru é um serviço baseado em ML que ajuda suas equipes de software a detectar automaticamente operações anormais na nuvem
- O Amazon CodeGuru Security é uma ferramenta de testes de software que verifica e identifica automaticamente vulnerabilidades de código com algoritmos de ML
- O Amazon Lookout for Metrics automatiza a detecção de anomalias e o monitoramento da performance em workloads da AWS e aplicações de nuvem de terceiros
Comece a usar a AIOps na AWS criando uma conta da AWS hoje mesmo.
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