¿Qué es AIOps y cómo está cambiando la operación TI?
Los equipos de operaciones de TI están bajo una presión constante para trabajar más rápido y ofrecer mejores resultados, a menor costo. Esto no es fácil, ya que las organizaciones de TI deben respaldar la infraestructura en múltiples nubes, en las instalaciones, las conexiones intermedias y las aplicaciones SaaS para habilitar las ventajas comerciales y mantenerse al día con las expectativas de las partes interesadas. Las organizaciones se enfrentan a volúmenes de datos en rápido aumento, generados por la infraestructura y las aplicaciones, que deben capturarse, analizarse y utilizarse para mejorar los procesos comerciales.
Para enfrentar estos desafíos, muchos recurren a AIOps.
¿Qué es AIOps?
AIOps significa inteligencia artificial (AI) para operaciones de TI. Las plataformas AIOps aplican el aprendizaje automático (ML) y la ciencia de datos para ayudar a resolver problemas de operaciones de TI y aumentar la competencia. AIOps combina la funcionalidad de Big Data y ML para mejorar todas las funciones principales de operaciones de TI, incluida la identificación, solución de problemas y resolución de problemas de disponibilidad y rendimiento. Las funciones centrales de AIOps incluyen:
Ingesta de datos de múltiples fuentes, independientes de la fuente o el proveedor
Realización de análisis en tiempo real en el punto de ingestión
Realizar un análisis histórico de los datos almacenados
Aprovechando el aprendizaje automático
Iniciar una acción o el próximo paso basado en conocimientos y análisis
Gartner predice que el porcentaje de grandes empresas que utilizan AIOps y herramientas de monitoreo de experiencia digital para monitorear aplicaciones e infraestructura aumentará del 5 % en 2018 al 30 % en 2023.
¿Qué problemas puede resolver AIOps?
El poder real de AIOps radica en la capacidad de consumir y analizar los datos cada vez mayores generados por TI, y presentarlos de una manera práctica y procesable. Estos datos incluyen:
Datos de infraestructura y aplicaciones, como los datos de los sistemas de monitoreo y los registros de las herramientas IASM
Datos de gestión de servicios de TI (ITSM), como tickets, controles de cambios e información de activos
Datos del sistema empresarial como herramientas de automatización de procesos robóticos (RPA)
AIOps ofrece especialmente beneficios para el monitoreo del rendimiento y otras operaciones de TI esenciales. Las plataformas de monitoreo modernas pueden proporcionar visibilidad a través del monitoreo de las complejas infraestructuras híbridas de hoy en día, pero la visibilidad por sí sola ya no es suficiente. Los procesos manuales tradicionales de clasificación a través de matrices profundas de datos monitoreados para encontrar información significativa no son escalables y toman demasiado tiempo en caso de una interrupción.
Los equipos de operaciones de TI necesitan una plataforma de monitoreo inteligente que pueda reducir el ruido para mostrar rápidamente información que les permita minimizar el tiempo de inactividad y maximizar el rendimiento. Al agregar capacidades AIOps, las plataformas de monitoreo pueden proporcionar la inteligencia necesaria para ayudar a que las operaciones de TI tengan éxito, incluso en los entornos cada vez más complejos de la actualidad.
Al automatizar el análisis, AIOps proporciona la información validada por datos que los equipos de TI necesitan para tomar decisiones más inteligentes y rápidas. AIOps ha permitido a las organizaciones empresariales reducir costos, optimizar la capacidad y la utilización de recursos, identificar amenazas y anomalías de rendimiento antes, resolver problemas más rápido y, en general, comprender mejor los desafíos operativos y actuar sobre ellos.
AIOps impulsa mejores resultados comerciales
Para las organizaciones de TI, reunir una gama completa de datos relevantes puede permitir mejoras en el servicio que pueden mejorar drásticamente los resultados comerciales.
Maximización de la calidad y disponibilidad del servicio
AIOps puede proporcionar a los equipos de TI más contexto e información que, cuando se combina con la automatización, puede permitir la prevención de incidentes. Por ejemplo, AIOps puede usarse para identificar que los patrones de uso de recursos, si continúan, darán como resultado una interrupción y brindar recomendaciones para evitar dicha interrupción. Cuando se integra con una plataforma de automatización, estas recomendaciones se pueden ejecutar para corregir el uso de recursos y evitar la interrupción.
Además, AIOps puede brindar los conocimientos necesarios para respaldar servicios orientados al cliente más estables y de alta disponibilidad. Las organizaciones pueden priorizar la eliminación de fallas de aplicaciones e infraestructura en función de su impacto en la estabilidad. El resultado es una mayor satisfacción del usuario, una mejor retención de clientes a largo plazo y mayores ingresos.
Evaluación precisa de problemas
Las partes interesadas comerciales requieren métricas cuantificadas para comprender cómo los problemas afectan su negocio. AIOps permite a las empresas aplicar datos contextualizados para crear estimaciones más precisas y tangibles sobre el impacto de un incidente. En lugar de recopilar y analizar datos de varios sistemas, los equipos de infraestructura y operaciones pueden aprovechar los conocimientos desarrollados por AIOps de un lago de datos.
La adopción de la industria se está acelerando
AIOps está ganando adopción rápidamente a medida que las organizaciones de todas las industrias aceleran la transformación digital.
Según Gartner, el valor empresarial global derivado de la IA alcanzará casi 3,9 billones de dólares para 2022.
Gartner también predice que, para 2022, el 40 % de las medianas y grandes empresas adoptarán inteligencia artificial (IA) para aumentar la productividad de TI.
Según WisdomPlexus, se prevé que el 60 % de la gerencia adoptará AIOps para mejorar la calidad de su trabajo y las condiciones del lugar de trabajo.
Habilitación de la inteligencia y la automatización futuras
A medida que las organizaciones adopten AIOps, sus capacidades seguirán evolucionando. Se espera que el sentido y la automatización de la IA desbloqueen nuevas capacidades como:
Funcionalidad prescriptiva y predictiva mejorada: la capacidad de explotar más centros de datos en busca de patrones con ML proporcionará más información procesable y nuevas capacidades proactivas. La contextualización de los datos de la máquina con datos de incidentes, problemas, cambios y conocimientos de humanos o la infraestructura prepara el escenario para las organizaciones que se recuperan a sí mismas.
Análisis de seguridad más eficaces: las organizaciones ya están contextualizando los datos para detectar anomalías en las aplicaciones y la infraestructura. El siguiente paso es detectar el comportamiento anómalo del usuario. El costo promedio de una violación de datos corporativos es de $3.9 millones. El análisis de seguridad es una capacidad convincente para las organizaciones que no tienen una solución completa de administración de eventos e información de seguridad (SIEM).
Experiencia superior de los empleados: en la economía actual impulsada por el talento, las organizaciones se centran en medir la experiencia de los empleados (EX) para aumentar la retención y la productividad. La aplicación correcta de la tecnología puede ayudarlos a determinar qué tan felices están los empleados con sus aplicaciones y qué herramientas son más efectivas. Las capacidades de gestión de la experiencia del usuario final se convertirán cada vez más en capacidades básicas.
Las plataformas de monitoreo unificadas e inteligentes permiten a las empresas predecir y planificar lo que se avecina. El monitoreo ayuda a las empresas a dejar de preguntar “¿qué pasó?” a predecir lo que viene, resolver problemas antes de que comiencen y usar datos para desbloquear oportunidades. LogicMonitor, por ejemplo, es una plataforma de monitoreo automatizada y sin agentes que proporciona una cobertura integral de la nube híbrida y los entornos locales a través de un software proporcionado como servicio (SaaS). Una plataforma de monitoreo de infraestructura de TI basada en SaaS facilita a cualquier organización monitorear el estado y el rendimiento de la infraestructura híbrida, el rendimiento y la disponibilidad de las aplicaciones que se ejecutan en esa infraestructura y los indicadores clave para los servicios críticos para el negocio. Considere una solución como LogicMonitor que utiliza recopiladores sin agente y un sistema de alerta temprana AIOps para reducir el tiempo de implementación y obtener un ROI más rápido.