Si usted lleva un tiempo en el mundo de la informática, habrá visto cómo algunas tecnologías van y vienen sin que tenga un impacto. ¿Se ha preguntado alguna vez si AIOps es una de ellas? Las organizaciones están logrando beneficios muy significativos de las AIOps hoy en día. En este post, veremos los desafíos que impulsan la necesidad de AIOps, lo que dicen algunos analistas y algunos casos de uso clave que ofrecen oportunidades para aprovechar sus beneficios.

Demasiados datos: Los equipos de operaciones no pueden seguir el ritmo

Hoy en día, el éxito de las empresas depende de la optimización, el rendimiento y la innovación continua de los servicios impulsados por las TI.

Al mismo tiempo, el panorama de las TI sigue experimentando innovación y cambios ágiles y rápidos.

Con la proliferación de DevOps, la importancia de la supervisión y la observabilidad en tiempo real es fundamental para el éxito de los ciclos de desarrollo acelerados de hoy en día. En combinación con la rápida adopción de aplicaciones dinámicas y nativas de la nube, los volúmenes de datos se han disparado, dejando a los equipos de operaciones incapaces de procesar y gestionar este crecimiento exponencial. Por lo tanto, la lucha por optimizar los niveles de servicio y permitir la innovación sigue siendo cada vez más crítica y más difícil.

Según Gartner, la infraestructura y las aplicaciones de TI generan entre dos y tres veces más volumen de datos cada año.

Para agravar la situación, la proliferación de herramientas ha obstaculizado la eficiencia y la productividad en muchas organizaciones. En promedio, los equipos de operaciones utilizan 11 herramientas de supervisión diferentes, lo que provoca un solapamiento de capacidades, fomenta el gasto excesivo y mayores costes de mantenimiento. Además, los equipos de TI se enfrentan a los problemas siguientes:

  • El ruido de los eventos ahoga los problemas reales, reduciendo la eficiencia e incrementa el MTTR.
  • Los problemas no se detectan hasta que los usuarios y clientes se encuentran con ellos.
  • Se tarda demasiado en resolver los problemas, lo que pone en riesgo el cumplimiento de los SLAs.
  • Los equipos de TI, que luchan por mantener el ritmo, están mal equipados para para apoyar la innovación y, en cambio, deben dedicar recursos altamente cualificados a tareas no estratégicas, como el mantenimiento.

La promesa de las AIOps

Para hacer frente a los numerosos y crecientes desafíos de los retos mencionados anteriormente, muchas organizaciones están adoptando la inteligencia artificial para las operaciones de TI, o AIOps.

Operaciones con una combinación de aprendizaje automático, análisis detección de anomalías y automatización para lograr una mayor eficiencia, ahorro de costes y velocidad en todas sus organizaciones. Con AIOps, los equipos pueden encontrar y solucionar los problemas más rápidamente, e incluso obtener la información predictiva que necesitan para evitar que los problemas se produzcan en primer lugar.

Dado el enorme potencial de las AIOps, el tema sigue creciendo en los medios de comunicación y para los analistas. Por ejemplo, en un informe reciente, los analistas de IDC predijeron que, para finales del próximo año, el 70% de los CIOs aplicarán agresivamente las AIOps para reducir costes, mejorar la agilidad de las TI y acelerar la innovación.

Estrategias a corto plazo

Las organizaciones estarán bien servidas si adoptan un enfoque gradual para adoptar las AIOps. Comenzando con casos de uso específicos, los equipos pueden empezar a ver beneficios significativos y posicionarse para maximizar el potencial de AIOps a largo plazo.

La realidad es que los equipos de Operaciones líderes han comenzado a desplegar las capacidades de AIOps, y están viendo beneficios. Estos son algunos ejemplos de casos de uso clave:

  • Detección de anomalías: Hay dos tipos de técnicas de detección de anomalías: univariante y multivariante. La detección de anomalías univariante busca anomalías en métricas individuales, mientras que la detección de anomalías multivariante aprende un único modelo para múltiples métricas. Ambas son muy útiles desde el punto de vista de AIOps porque identifican comportamientos inusuales. Estos comportamientos inusuales pueden ser indicadores de problemas que conducen a próximos de rendimiento y disponibilidad, lo que permite que se tomen medidas correctivas proactivas y preventivas.
  • Reducción del ruido de los eventos: En los entornos actuales, cada vez más complejos, dinámicos e interrelacionados, demasiados equipos se ven abrumados por volúmenes masivos de eventos. Esto conduce a la ineficacia y al riesgo excesivo de pérdida de alertas críticas. Con un enfoque de AIOps, los equipos de operaciones pueden aplicar el aprendizaje automático a datos históricos y en tiempo real para identificar patrones y suprimir los eventos que caen dentro de las bandas de normalidad. Este permite reducir significativamente el ruido de los eventos, lo que ayuda a garantizar que las alarmas críticas se aborden de forma rápida y eficaz.
  • Alerta predictiva: Muchos equipos de operaciones de TI están luchando por dejar de estar siempre apagando fuegos. Con demasiada frecuencia se enteran de los problemas después de que lo hagan los usuarios, y se ven obligados a luchar para solucionar los problemas a posteriori. Esto significa que los niveles de servicio y la productividad del personal se ven afectados. AIOps ofrece la posibilidad de aplicar análisis avanzados a métricas de rendimiento históricas y en tiempo real, y para establecer patrones de comportamiento que ayuden a identificar anomalías y generar alertas predictivas. Con estas capacidades, los equipos pueden empezar a remediar los problemas antes de que de que los servicios se vean afectados.
  • Gestión automatizada de correcciones, incidencias y cambios: En los entornos actuales, que cambian rápidamente, las tareas altamente manuales, que consumen mucho tiempo y son propensos a errores y tienen una responsabilidad cada vez mayor. El verdadero valor de una estrategia de AIOps consiste en poder tomar medidas automatizadas basadas en la rica información proporcionada por el análisis. Con flujos de trabajo de remediación automatizados e integración con la mesa de servicio para la gestión de incidencias y cambios, los equipos de operaciones de TI pueden reducir el tiempo medio de resolución (MTTR) y aprovechar al máximo el valor de los análisis avanzados. Además, pueden descargar una gran cantidad de tareas administrativas repetitivas de los recursos de TI cualificados, lo que les permite centrarse en esfuerzos de mayor valor.

Para equilibrar la necesidad de apoyar la innovación empresarial con el de los volúmenes de datos y la complejidad, los equipos de operaciones están recurriendo cada vez más a las tecnologías y enfoques.

El potencial de las AIOps es enorme. Ahora es el momento de dar el paso.

Fuente de la noticia: BMC