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¿Qué es la AIOps?
La Inteligencia Artificial para Operaciones de TI (AIOps) es la aplicación de la IA para automatizar y agilizar los flujos de trabajo operativos en la infraestructura de TI. Mediante el procesamiento del lenguaje natural y los modelos de aprendizaje automático, se realizan tareas operativas críticas tales como la monitorización del rendimiento, la programación de cargas de trabajo o bien las copias de seguridad de los datos, mientras resuelve problemas. Gracias a los sistemas avanzados de IA, facilitan información personalizada e instantánea a las operaciones de TI mediante la recopilación y el análisis de datos de diferentes fuentes diferentes. En definitiva, AIOps es el uso multicapa del análisis de big data y del aprendizaje automático aplicado a los datos de las operaciones de TI. Por su capacidad de unificar la gestión de servicios, el rendimiento y la automatización, AIOps permite a las organizaciones obtener información valiosa y mejorar el rendimiento TI.
¿Cómo funciona la AIOps?
Entre sus cometidos, destaca la supervisión de la fiabilidad de las aplicaciones y del hardware, la adaptación a los cambios de carga, la gestión de fallos, así como la realización de ajustes sin apenas interrupciones. Para ello, recopila datos procedentes de las redes, el software, bases de datos o de la nube de diversas formas como métricas, cambios realizados, KPI, o streaming y de datos no estructurados como pueden ser los procedentes del lenguaje natural o de las redes sociales. Los almacena para el análisis mediante aprendizaje automático y posteriormente procede a la elaboración de informes. Además, separa de forma inteligente las señales del “ruido” para identificar con exactitud patrones relacionados con el rendimiento y posibles problemas.
Como integra varias herramientas en una única plataforma de operaciones de TI inteligente y automatizada, AIOps permite a los equipos responder con gran rapidez, incluso adelantarse a posibles interrupciones, mediante una panorámica de 360º de todos los sistemas.
Elementos de AIOps
Es interesante ahondar en los elementos que lo componen para comprender la importancia que tiene hoy para el buen funcionamiento de la infraestructura de TI. Su interés es tal que 9 de cada 10 CIO ya emplean esta tecnología o contemplan incorporarla en un futuro cercano. En primer lugar, incluye el volumen de los datos; como AIOps elimina los silos de datos, agrega la información proveniente de la gestión de servicios TI y de operaciones TI a fin de identificar más rápidamente las cusas raíz y habilita la automatización. El centro del sistema es el Big Data, pues AIOps analiza los datos almacenados y de los datos gestionados en tiempo real de forma avanzada. Además, mediante el aprendizaje automático, AIOps escala a gran velocidad y precisión, algo que no podría realizarse de otra manera.
Por otro lado, la observación es u elemento esencial para establecer el comportamiento de los datos. Es con el descubrimiento de los datos como recopilan diferentes dominios y fuentes IT procedentes de contenedores, la nube o virtualizados, e incluso infraestructura heredada, y así proporcionar una base más actualizada. En cuanto a las interacciones, en las plataformas AIOps confluyen la configuración, coordinación y gestión de sistemas informáticos y software de distintos dominios de TI, incluido ITSM. También destacar finalmente su capacidad de acción, pues el objetivo de AIOps no es otro que el de crear un sistema con todas las funciones automatizadas para liberar a los equipos de operaciones TI de estas tareas.
¿Por qué es importante el AIOps?
Con todo ello puede decirse que el valor de estas plataformas recae en la automatización a través de la IA siendo una herramienta principal para abordar los desafíos de volumen, complejidad y velocidad de la transformación digital. Es por ello que vence las dificultades de ITOps para administrar su infraestructura manualmente, y responde a los problemas a una velocidad cada vez mayor. Además, inyecta más potencia informática desde el centro de redes y, al mismo tiempo, permite que la infraestructura, las aplicaciones y los servicios sigan siendo de dominio del sector de TI central mientras libera a desarrolladores e IOT. Es también un integrador de los procesos y de las herramientas existentes al reunir información, capacidades y datos de interés de forma centralizada.
Tipos de AIOps
En la práctica, existen dos tipos de soluciones adaptadas para los requerimientos específicos de empresas y organizaciones. Por un lado, la AIOps centrada en un dominio, está creada específicamente como herramienta IA para operar en un entorno específico. Es habitual que los equipos operativos utilicen estas plataformas para monitorización del rendimiento de las redes, aplicaciones y las plataformas en la nube. Por otro, la AIOps independiente del dominio está desarrollada para que los equipos de IT escalen la analítica predictiva y la automatización de la Inteligencia Artificial a través de la red y toda la organización. Su objetivo es recoger datos generados a partir de diversas fuentes y los relacionan a fin de que proporcionen información valiosa para el negocio.
Ventajas
AIOps cuenta con muchas y considerables ventajas. Gestiona el cambio con agilidad, hace un uso eficiente de la infraestructura e incluso es compatible con la tradicional. Y, por supuesto, ofrece mayor rapidez en la prestación de nuevos servicios informáticos. Pero, veamos algunos otros beneficios destacables:
Tiempo medio de reparación más rápido
Cuentan con un tiempo medio de reparación mucho más rápido que las herramientas manuales (MTTR): con su habilidad de reducción del ruido de las operaciones de TI y realcionar los datos de las diferentes operaciones de los entornos de TI, la AIOps identifica causas raíz y solucionan rápidamente las anomalías. Al acelerar la detección de problemas facilita a las organizaciones establecer y alcanzar objetivos de MTTR nunca antes imaginados.
Reduce costes operativos
Reduce los costes operativos al producir información procesable a partir de macrodatos. Es una manera ventajosa de ayudar a los equipos de TI a resolver los problemas operativos eficazmente y evitando errores caros a la vez que una mejor asignación de los recursos. Así pues, son una alternativa rentable a una mayor contratación de profesionales, pero también supone un eficaz soporte a la fuerza laboral, principalmente a los equipos de operaciones y DevOps.
Monitoriza el rendimiento
AIOps monitoriza elementos de rendimiento tales como los tiempos de respuesta, la gestión y la disponibilidad. Las analíticas predictivas ayudan a evitar incidentes e interrupciones, pero igualmente facilitan una colaboración entre equipos más eficaz en todas las funciones de DevOps, ITOps, gobierno y seguridad. Proveen de una mejor visibilidad, comunicación y transparencia, factores que ayudan a estos equipos a la toma de decisiones y a responder a los problemas más rápidamente.
Capacidades proactivas y reactivas
AIOps dispone de capacidades de analítica predictiva integradas, una característica que le permite identificar y priorizar las alertas más urgentes. Ello conlleva la resolución de problemas potenciales antes que provoquen interrupciones. Además, aumenta la productividad de los empleados y mejora su experiencia.
Ejemplos de uso de AIOps
Estas plataformas incluyen capacidades de big data, analítica avanzada y aprendizaje automático para poder aplicarlos a diferentes tipos de casos prácticos. Todo ello para apoyar a los equipos de operaciones y TI a evolucionar hacia una correcta transformación digital.
Análisis de causa raíz
Tanto la IA como maching learning son ideales a la hora de determinar la causa raíz de los problemas. De esta forma, los equipos pueden centrarse en el verdadero problema sin pérdidas de tiempo intentando solucionar síntomas derivados de éste. Por ejemplo, AIOps analiza y rastrea la caída de una red para proceder a restaurarla rápidamente, incluso establece medidas de seguridad para evitar que vuelva a suceder.
Detección de anomalías
Uno de los poderes de AIOps radica en su poder de analizar grandes volúmenes de datos y detectar posibles anomalías. En realidad, son señales que pueden anunciar problemáticas, como la vulneración de datos, para lo cual establece medidas correctivas inmediatamente. Es por ello que permite a los equipos de TI establecer políticas basadas en reglas para automatizar las acciones correctivas.
Optimización de la nube
Es habitual que las organizaciones vayan evolucionando progresivamente hacia la nube lo que suele dar lugar a un entorno multinube híbrido, de ahí que las organizaciones utilicen soluciones de AIOps para escalar los recursos informáticos según sea necesarios y obtener una visión transparente de los procesos reduciendo los riesgos.
Soporte al desarrollo de aplicaciones
También, los equipos de DevOps utilizan estas plataformas para mejorar la calidad del código. Y son una ayuda imprescindible para en cuanto a la visibilidad y automatización que proporcionan a los departamentos de IT para dar soporte a DevOps.
Aprende a implementar la AIOps
Lo fundamental para implementar soluciones AIOps es conocer a fondo la organización y cuáles son sus necesidades. En ocasiones puede ser la falta de científicos de datos, o bien la baja calidad de los datos, pero también puede ser por falta de habilidades IT o necesidad de automatizar las funciones operativas. Sea como fuere, para elegir estas soluciones, hay que encontrar los problemas que pueden solucionarse mediante su implementación. Existen dos posibilidades de adopción: o bien creando la propia solución o bien optando por adquirirla a proveedores externos. Las razones para elegir el diseño y la creación están relacionadas con requisitos atípicos, proyectos específicos de la empresa, o por disponer de su propio departamento de ingeniaría de software.
En cuanto a optar por la adquisición externa, permite aprovechar la experiencia del proveedor, no perder tiempo en el desarrollo y también obtener un soporte cualificado full time. Al existir muchas soluciones en el mercado, lo mejor es realizar demostraciones que verifique la eficacia para cada tipo de negocio. Posteriormente, elaborar un plan de implementación ayuda a garantizar una transición correcta, sin pérdida de tiempo ni de recursos.
Las etapas de AIOps
En líneas generales, AIOps puede estructurarse en tres etapas bien diferenciadas. Una primera, es la que establece la identificación y notificación de incidentes en cuento suceden. En esta fase, las herramientas realizan un análisis histórico, una analítica de resultados y descubre los posibles fallos del servicio. Además, muestra los dispositivos sobrecargados y correlaciona, así como contextualiza, diferentes eventos, registros y métricas.
En una segunda etapa, se encuentra la predicción de incidentes. Es interesante saber que las plataformas AIOps reportan sobre fallos previsibles antes de que afecten a los usuarios. En esta fase se detectan anomalías, se analizan el impacto de los cambios y se gestiona la capacidad de los dispositivos. Todo ello para informar sobre posibles incidencias a todos los usuarios de la organización.
Finalmente, en una tercera etapa se mitigan los incidentes informáticos automáticamente. No obstante, se analizan cuáles han sido las causas y se procede a una asistencia técnica mejorada. Igualmente emite informes en caso de querer proceder manualmente a solucionar la problemática.
