Los métodos tradicionales de gestión de infraestructuras de TI ya no son suficientes para seguir el ritmo de las complejidades y demandas de los entornos digitales modernos. Es necesario desarrollar nuevos procesos y procedimientos a fin de proporcionar a las empresas los recursos que necesitan para ofrecer asistencia integral. Esta es exactamente la razón por la que las empresas deben aprovechar el poder de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automatizado (ML).
Esta entrada de blog cubrirá la AIOps (inteligencia artificial para operaciones de TI): su definición, componentes clave, beneficios, desafíos y perspectivas futuras. Pero primero, antes de explorar AIOps y sus complejidades, deberías estar familiarizado con los antecedentes de AIOps: las operaciones de TI.
¿Qué son las operaciones de TI?
Las operaciones de TI (ITOps) son el proceso de gestionar, implementar y respaldar los servicios de TI que necesita una empresa para respaldar su infraestructura de TI con respecto a todos los usuarios. Abarca todo, desde la implementación de nuevas tecnologías (por ejemplo, computación en la nube) y el monitoreo de la conectividad a Internet del software, hasta la ejecución de copias de seguridad de datos y el abordaje de la causa raíz de los problemas relacionados con TI. El objetivo de ITOps es garantizar que todos los sistemas de TI dentro de la empresa funcionen de una manera que permita que la empresa opere sin problemas y crezca (es decir, que no haya obstáculos relacionados con TI), manteniendo los sistemas seguros y en cumplimiento.
¿Por qué es importante?
«Es simplemente imposible para los humanos dar sentido a miles de eventos por segundo generados por sus sistemas informáticos». («Guía de mercado para plataformas AIOps» de Gartner, 2022)
Cuando las cosas dejan de funcionar o se producen brechas de seguridad, y es difícil o incluso imposible llevar a cabo el trabajo, hay que arreglar algo y rápido. El tiempo de inactividad se acumula rápidamente para el usuario final y la cuenta bancaria de su empresa. Este tiempo de inactividad es costoso. Para mitigar y evitar el tiempo de inactividad, es necesario contar con procesos y soluciones de ITOps sólidos. La incorporación de la IA a la mezcla aumenta la precisión y la velocidad de las soluciones, lo que la convierte en una gran ventaja.
Las operaciones de TI sirven para mantener las cosas en funcionamiento y volver a ponerlas en marcha cuando se caen, pero no son tareas sencillas. Es innegable que los entornos de TI de hoy en día son muy complejos. AIOps reduce el tiempo de inactividad y acelera la resolución al ayudar a los humanos a mantener una mejor visibilidad del entorno, en un grado mayor que el que se puede hacer sin ayuda digital y automatizada.
¿Qué es AIOps?
AIOps (acuñado originalmente por la firma de investigación Gartner en 2016) es la abreviatura de inteligencia artificial para operaciones de TI, también conocidas como operaciones algorítmicas de TI. Se trata de una metodología que combina técnicas de IA y aprendizaje automatizado con análisis de grandes datos para mejorar y automatizar varios aspectos de las operaciones de TI (es decir, agiliza los procesos). AIOps aprovecha los algoritmos avanzados para analizar grandes volúmenes de datos generados por los sistemas de TI y los componentes de la infraestructura en tiempo real a fin de proporcionar información procesable, análisis predictivos y capacidades de corrección automatizadas para optimizar el rendimiento de TI, mejorando así la fiabilidad y el tiempo de resolución.
2 Casos de uso de operaciones de IA
- Con AIOps como herramienta de supervisión, podrás determinar qué recursos son compatibles con qué aplicaciones y cómo se conectan todos.
- Al analizar los datos de registro y el tráfico de red en tiempo real, AIOps puede responder rápidamente a los incidentes cibernéticos y reducir la posibilidad de amenazas e intrusiones.
5 componentes clave de AIOps
AIOps conecta el panorama de TI multimodal y diverso al tomar equipos, aplicaciones de software y hardware aislados en el seno de una empresa y reunirlos en un entorno de TI con un espacio común y compartido para el rendimiento y los procesos de las aplicaciones. A continuación, utiliza estos datos para detectar problemas y actuar rápidamente, ya sea acelerando la resolución o evitando por completo los impactos negativos. A continuación, se muestran los componentes más importantes de AIOps y cómo afecta cada uno de ellos al entorno de TI.
- Ingesta de datos: las ofertas de AIOps recopilan datos de muchas fuentes en todo el ecosistema de TI de una empresa (por ejemplo, registros, métricas y seguimientos) a través de agentes, API y otras integraciones. Ejemplos de datos incluidos en AIOps: datos históricos de rendimiento y eventos, datos de infraestructura, datos de demanda de aplicaciones y datos de paquetes.
- Procesamiento de datos: una vez recopilados los datos, se procesan y normalizan para garantizar la coherencia y la relevancia. Mediante el uso de técnicas analíticas avanzadas, como la detección de anomalías, el reconocimiento de patrones y la correlación, se pueden identificar e informar sobre ideas y tendencias significativas. En otras palabras: busca lo que es útil y lo que no lo es.
- Modelos de aprendizaje automatizado: los modelos de aprendizaje automatizado se utilizan para analizar datos históricos, aprender patrones de comportamiento normal y predecir posibles problemas o anomalías antes de que se intensifiquen (por ejemplo, cuando se va a producir una interrupción del servidor). A medida que pasa el tiempo, la precisión y la eficacia de los modelos siguen adaptándose y mejorando.
- Análisis de causa raíz: AIOps agiliza el proceso de resolución de problemas relacionados con TI al encontrar las causas raíz de los incidentes y los problemas de rendimiento, lo que ayuda a los equipos de TI a identificar los factores subyacentes que contribuyen a los problemas. Esto permite métricas de tiempo de resolución más rápidas y minimiza el tiempo de inactividad.
- Automatización y orquestación: AIOps automatiza las tareas rutinarias (por ejemplo, las preguntas del chat del servicio de asistencia) y los flujos de trabajo, lo que reduce el trabajo manual involucrado, acelerando los tiempos de respuesta de las tareas.
4 Beneficios de AIOps
El objetivo a largo plazo de AIOps es lograr operaciones de TI autónomas. La meta es que los sistemas impulsados por IA puedan automonitorizarse, autorrepararse y autooptimizarse sin intervención humana, liberando a los humanos para que se centren en otras prioridades y tareas más creativas. Pero incluso antes de llegar a este punto, ayuda a dar sentido a un entorno complejo al capacitar a TI para que actúe rápidamente. Estos son algunos de los beneficios adicionales de AIOps en las empresas:
- Visibilidad mejorada: visibilidad completa de toda la infraestructura de TI que permite a los equipos de TI gestionar entornos complejos de forma más eficaz.
- Resolución proactiva de problemas: las empresas pueden identificar y abordar posibles problemas antes de que afecten a las operaciones empresariales, minimizando el tiempo de inactividad del servidor y las interrupciones del servicio.
- Mejora de la eficiencia: con la automatización, los equipos de TI pueden centrarse en iniciativas estratégicas y tareas de alto nivel, en lugar de actividades de mantenimiento repetitivas.
- Escalabilidad: AIOps se adapta a los crecientes volúmenes de datos y a la complejidad de la infraestructura para ayudar a las empresas a mantener la excelencia operativa, incluso en entornos dinámicos y en constante cambio.
4 Desafíos y consideraciones para AIOps
Ninguna adopción de una nueva tecnología está exenta de desafíos. Estas son algunas de las principales consideraciones con respecto a AIOps:
- Calidad e integración de datos: AIOps se basa en datos de alta calidad de un amplio abanico de fuentes. Puede ser un desafío integrar soluciones de TI relacionadas para asegurarse de que puedan comunicarse, lo que garantiza la precisión, la coherencia y la compatibilidad de los datos. Es importante comprender cómo se integran las ofertas de AIOps con tu solución de ITSM y realizar una prueba piloto antes de adquirirla.
- Brecha de habilidades: trabajar con AIOps requiere habilidades especializadas en ciencia de datos, aprendizaje automatizado y tecnologías de IA. Para ayudar a los empleados a comprender y aprovechar al máximo esta tecnología, es posible que tu empresa deba invertir en capacitación o en contratar talento con la experiencia necesaria. Al considerar las ofertas de AIOps, consulta con el proveedor qué nivel de soporte administrativo se requerirá.
- Gestión del cambio: al igual que con cualquier cambio, las AIOps pueden requerir cambios culturales y organizativos. ¿Cómo los vas a implementar dentro de tu empresa? ¿Cuáles son tus procesos típicos para la instauración de nuevas tecnologías?
- Seguridad y privacidad : AIOps implica el procesamiento y análisis de datos confidenciales de todo el entorno de TI. Para mantener estos datos seguros mientras viajan a través de la infraestructura de TI, las empresas deben implementar medidas de seguridad sólidas y marcos de cumplimiento para protegerse contra posibles amenazas y vulnerabilidades.
3 tendencias que dan forma a AIOps
AIOps seguirá creciendo a medida que más iniciativas de transformación digital lleguen a manos de los equipos de operaciones de TI.
«No hay ninguna futura operación de TI que no incluya AIOps. («Guía de mercado para plataformas AIOps» de Gartner, 2022)
Estas son las tendencias más importantes que incluirán estas iniciativas o que la industria será capaz de experimentar:
- Entornos híbridos y multinube: AIOps desempeñará un papel crucial a la hora de proporcionar visibilidad, control y optimización en las infraestructuras de TI distribuidas a medida que más entornos de TI sean híbridos y remotos.
- Edge Computing: AIOps ampliará sus capacidades para monitorear y administrar dispositivos e infraestructura periféricos a fin de garantizar la fiabilidad y el rendimiento periférico de la red.
- Operaciones autónomas: la autonomía total de los sistemas de IA para monitorear y optimizar las operaciones de TI aún queda muy lejos, pero los avances incrementales en tecnologías de IA y ML impulsan a las empresas hacia ese objetivo.
Al aprovechar el poder de la IA y el aprendizaje automatizado, las empresas pueden acceder a información, automatizar tareas rutinarias y abordar problemas de manera proactiva para mejorar su eficiencia, fiabilidad y agilidad. Estas ventajas y beneficios allanarán el camino para operaciones de TI autónomas y la excelencia digital, vitales para cualquier empresa que desee prosperar en las próximas décadas.
