Recientemente Gartner lanzó la Guía de mercado para plataformas AIOps de 2019 en la que demuestra que, a pesar de encontrarse en las primeras etapas de adopción, AIOps está creciendo rápidamente gracias al potencial del aprendizaje automático y la analítica para mejorar las operaciones de TI.

En la actualidad las empresas de TI se enfrentan al desafío de la complejidad y a un volumen de datos que está más allá de lo que las personas somos capaces de administrar. La combinación de big data, aprendizaje automático, análisis y automatización se reconoce cada vez más entre los líderes de TI por tener el potencial de transformar la supervisión y la gestión de eventos e impulsar beneficios significativos en los procesos de operaciones de TI.

1. Consejos de Gartner para la adopción de AIOps

Gartner ha segmentado los requisitos de las plataformas AIOps en 3 áreas: Observar, Enganchar y Actuar. Con esto, subraya la importancia de tener la capacidad de ingerir grandes volúmenes de diversos conjuntos de datos y aplicar el aprendizaje automático y el análisis.

Otro requisito clave es la capacidad de involucrar a otras disciplinas de TI y permitir que se tomen medidas sobre la información de valor. Si bien la monitorización y la observabilidad son la base esencial de una estrategia exitosa de AIOps, el verdadero valor que cambia el juego proviene de participar y actuar sobre los datos.

 

Casos de uso de AIOps

Gartner continúa recomendando centrarse en un enfoque de adopción de AIOps por etapas. Un buen punto de partida es utilizar el aprendizaje automático y el análisis para identificar patrones que luego puedan servir como impulsores de predicciones de eventos y resolución automatizada de eventos. Una vez que se identifican estos patrones esenciales, los casos de uso de AIOps se pueden priorizar en función de las necesidades comerciales:

  • BBDD basadas en umbrales dinámicos en lugar de umbrales estáticos, para reducir el ruido del evento y mostrar los eventos más importantes.
  • Detección de anomalías para alertar de forma predictiva sobre eventos potenciales y clasificarlos antes del impacto comercial.
  • Correlación de eventos y análisis de registros para realizar rápidamente análisis de causa raíz y reducir MTTR.
  • Flujos de trabajo orquestados para la remediación automatizada de eventos comúnmente recurrentes con enlaces a ITSM para la gestión de incidentes y cambios.

Muchos equipos de operaciones de TI que hasta ahora se habían resistido a la adopción de capacidades de IA, pueden beneficiarse de seguir un enfoque por fases y, como primer paso, comenzar a visualizar y realizar análisis de los datos operativos que se recopilan para identificar patrones, con vista a implementar casos de uso de AIOps más avanzados.

Aquí hay un ejemplo de la Guía de mercado de Gartner para plataformas AIOps sobre cómo una organización de TI podría avanzar a través de un enfoque de adopción de casos de uso por etapas:

2. AIOps e ITSM

Una actualización importante en esta nueva versión de 2019 de la Guía del mercado de Gartner es la recomendación de elegir “una plataforma AIOps que se pueda aplicar a casos de uso clave de ITSM” con un enfoque en la automatización de la conducción y la clasificación y solución de problemas. Aquí, Gartner enfatiza en la importancia del vínculo entre la monitorización, la gestión de servicios y las tareas de automatización en el despliegue de una estrategia exitosa de AIOps.

A medida que las disciplinas de TI, de ITSM e ITOM se superponen cada vez más, el aprendizaje automático y el análisis pueden facilitar esa convergencia. Con una estrategia holística de AIOps que funciona en las 3 áreas de Observar, Enganchar y Actuar, se pueden implementar casos de uso integrados efectivos en ITOM e ITSM para la resolución automatizada de eventos, la gestión de incidentes y cambios y la emisión inteligente de boletos y enrutamiento.

3. Requisitos del software AIOps

Gartner segmenta las ofertas de AIOps en ‘agnóstico de dominio’ y ‘centrado en el dominio’, señalando que es probable que haya superposición entre las dos dentro de las implementaciones.

Es verdad que vemos esto entre nuestra base de clientes: las herramientas AIOps centradas en el dominio pueden usarse para casos de uso específicos y los datos y eventos de esas herramientas son consumidos por la solución de gestión de operaciones (independiente del dominio de BMC)  para implementar el aprendizaje automático, análisis, compromiso ITSM y automatización para los casos de uso requeridos.

Gartner enumera las capacidades clave de una plataforma AIOps para soportar el espectro completo de Observar, Enganchar y Actuar:

  • Ingestión y manejo de datos: todas las organizaciones operan en entornos muy complejos y necesitan poder ingerir datos, eventos y métricas de muchas fuentes diferentes
  • Implementación de Machine Learning y Analytics para la correlación de eventos, el descubrimiento y la predicción de patrones, la detección de anomalías y la determinación de la causa raíz.
  • Resolución: aprovechamiento del asesoramiento prescriptivo para tomar medidas automatizadas para resolver eventos y unir los procesos ITOM e ITSM

 

Fuente de la Noticia