Os métodos tradicionais de gestão de infraestruturas de IT já não são suficientes para acompanhar as complexidades e exigências dos ambientes digitais modernos. É necessário criar novos processos e procedimentos para fornecer às empresas os recursos de que necessitam, tanto no front-end como no back-end, para dar suporte. É exatamente por isso que as empresas precisam de aproveitar o poder da Inteligência Artificial (AI) e do Machine Learning (ML).
Este blog abordará AIOps — a sua definição, componentes-chave, benefícios, desafios e perspetivas futuras. Mas primeiro, antes de explorar AIOps e as suas complexidades, é necessário conhecer o histórico de AIOps — Operações de IT.
O que é AIOps?
AIOps é o processo de gestão, implementação e suporte dos serviços de IT necessários para uma empresa dar suporte à sua infraestrutura de IT para todos os utilizadores. Engloba tudo, desde a implementação de novas tecnologias (por exemplo, computação em nuvem) e monitorização da conectividade do software à Internet, até à execução de backups de dados e à resolução da causa raiz dos problemas relacionados à IT. O objetivo das AIOps é garantir que todos os sistemas de IT dentro da empresa funcionam de uma forma que permita que a empresa funcione sem problemas e cresça (ou seja, não haja obstáculos relacionados à IT) e mantenha os sistemas seguros e em conformidade.
Porque é que isto é importante?
“É simplesmente impossível para os seres humanos entender milhares de eventos por segundo sendo gerados pelos seus sistemas de IT.” (“Guia de Mercado para Plataformas AIOps” Gartner, 2022)
Quando as coisas deixam de funcionar ou ocorrem falhas de segurança, e é difícil ou mesmo impossível trabalhar, algo tem de ser resolvido — e rápido. O tempo de inatividade aumenta rapidamente para o utilizador final e para a conta bancária da sua empresa. O tempo de inatividade é caro. Para mitigar e, idealmente, evitar o tempo de inatividade, é necessário implementar processos e soluções AIOps firmes. A adição de AI à mistura aumenta a precisão e a velocidade das soluções, tornando-a uma busca aventureira.
As IT Ops servem para manter as coisas a funcionar e para as reativar quando caírem — estas não são tarefas fáceis. É inegável que os ambientes de IT atuais são muito complexos. A AIOps reduz o tempo de inatividade e acelera a resolução, ajudando os humanos a manter uma melhor visibilidade do ambiente — a um nível superior ao que pode ser feito sem ajuda digital e automatizada.
O que é AIOps?
AIOps (originalmente cunhada pela empresa de investigação Gartner em 2016) é a abreviatura de Inteligência Artificial para Operações de IT — também conhecida como Operações de IT Algorítmicas. É uma metodologia que combina técnicas de AI e Machine Learning com análise de big data para aprimorar e automatizar vários aspetos das operações de IT (leia-se: simplifica os processos). A AIOps aproveita algoritmos avançados para analisar grandes volumes de dados gerados por sistemas de IT e componentes de infraestrutura em tempo real para fornecer informações acionáveis, análises preditivas e recursos de remediação automatizada para otimizar o desempenho de IT, melhorando assim a fiabilidade e o tempo de resolução.
2 Casos de Utilização de AIOps
- Utilizando a AIOps como uma ferramenta de monitorização, pode determinar que recursos são suportados por que aplicações e como se conectam.
- Ao analisar os dados de registo e o tráfego de rede em tempo real, as AIOps podem responder rapidamente a incidentes cibernéticos e reduzir a possibilidade de ameaças e invasões.
5 Componentes-Chave da AIOps:
A AIOps conecta o cenário de IT multimodal e diversificado, reunindo equipas, aplicações de software e hardware isolados numa organização e reunindo-os num ambiente de IT com um espaço comum e partilhado para desempenho e processos de aplicações. Em seguida, utiliza estes dados para detetar e agir rapidamente sobre os problemas, acelerando a resolução ou evitando totalmente os impactos negativos. Abaixo estão os maiores componentes da AIOps e como cada um deles afeta o ambiente de IT.
- Ingestão de Dados — As ofertas de AIOps recolhem dados de muitas fontes no ecossistema de IT de uma empresa (por exemplo, registos, métricas e rastreios) através de agentes, APIs e outras integrações. Exemplos de dados incluídos na AIOps: dados históricos de desempenho e eventos, dados de infraestrutura, dados de procura de aplicações e dados de pacotes.
- Processamento de Dados — Após a recolha dos dados, estes são processados e normalizados para garantir a sua consistência e relevância. Utilizando técnicas avançadas de análise, como deteção de anomalias, reconhecimento de padrões e correlação, podem ser identificadas e comunicadas informações e tendências significativas. Por outras palavras: procura-se o que é útil e o que não é.
- Modelos de Machine Learning — Os modelos de aprendizagem automática são utilizados para analisar dados históricos, aprender padrões de comportamento normal e prever possíveis problemas ou anomalias antes que estes se agravem (por exemplo, quando vai ocorrer uma interrupção do servidor). Com o passar do tempo, a precisão e eficácia dos modelos continua a adaptar-se e a melhorar.
- Análise de Causa Raiz — A AIOps simplifica o processo de solução de problemas relacionados com as IT, encontrando as causas básicas de incidentes e problemas de desempenho—ajudando as equipas de IT a identificar os fatores subjacentes que contribuem para os problemas. Isto permite métricas de tempo de resolução mais rápidas e minimiza o tempo de inatividade.
- Automação e Orquestração — A AIOps automatiza as tarefas de rotina (por exemplo, perguntas de chat do centro de apoio) e os fluxos de trabalho, reduzindo assim o trabalho manual envolvido—acelerando os tempos de resposta das tarefas.
4 Benefícios da AIOps
O objetivo de longo prazo da AIOps é alcançar operações de IT autónomas. Uma situação em que os sistemas orientados por AI podem se auto-monitorizar, auto-recuperar e auto-otimizar sem intervenção humana—libertando os humanos para se concentrarem noutras prioridades e tarefas mais criativas. Mas, mesmo antes de lá chegarmos, ajuda a entender um ambiente complexo para capacitar a IT a agir rapidamente. Aqui estão alguns benefícios adicionais da AIOps nas empresas:
- Visibilidade Melhorada: Visibilidade abrangente de toda a infraestrutura de IT que permite que as equipas de IT gerir ambientes complexos de forma mais eficaz.
- Resolução Proativa de Problemas: As organizações podem identificar e resolver possíveis problemas antes que estes afetem as operações de negócios – minimizando o tempo de inatividade do servidor e as interrupções do serviço.
- Eficiência Melhorada: Com a automatização, as equipas de IT podem concentrar-se em iniciativas estratégicas e tarefas de nível superior, em vez de atividades de manutenção repetitivas.
- Escalabilidade: A AIOps acomoda volumes crescentes de dados e complexidade de infraestrutura para ajudar as organizações a manter a excelência operacional, mesmo em ambientes dinâmicos e em constante mudança.
4 Desafios e Considerações para AIOps
Não existe adoção de novas tecnologias sem desafios. Aqui estão algumas das principais considerações para AIOps:
- Qualidade e Integração de Dados – A AIOps depende de dados de alta qualidade de uma gama diversificada de fontes. Pode ser um desafio integrar soluções de IT relacionadas para garantir que se possam comunicar – garantindo precisão, consistência e compatibilidade dos dados. É importante entender a forma como as ofertas da AIOps são integradas à sua solução de ITSM e realizar um piloto ou teste antes de comprar.
- Lacuna de Competências – Trabalhar com AIOps requer habilidades especializadas em ciência de dados, machine learning e tecnologias de AI. Para ajudar os funcionários a entender e a aproveitar totalmente esta tecnologia, a sua organização pode precisar investir em formação ou contratar talentos com a experiência necessária. Ao considerar as ofertas de AIOps, verifique com o fornecedor qual é o nível de suporte administrativo esperado.
- Gestão da Mudança – Como acontece com qualquer mudança, a AIOps pode exigir mudanças culturais e organizacionais. Como é que as vai implementar na sua organização? Quais são os seus processos típicos para introduzir novas tecnologias?
- Segurança e Privacidade – Como a AIOps envolve o processamento e a análise de dados confidenciais de todo o ambiente de IT. Para manter estes dados seguros à medida que percorrem a infraestrutura de IT, as organizações devem implementar medidas de segurança robustas e estruturas de conformidade para proteção contra quaisquer potenciais ameaças e vulnerabilidades.
3 Tendências que moldam AIOps
A AIOps continuará a crescer à medida que mais iniciativas de transformação digital chegarem às mãos das equipas de operações de IT.
“Não há futuro das operações de IT que não inclua a AIOps.” (“Guia de Mercado para Plataformas AIOps” Gartner, 2022)
Aqui estão as maiores tendências que essas iniciativas incluirão ou que a indústria poderá ver:
- Ambientes Híbridos e Multinuvem: As AIOps desempenharão um papel crucial no fornecimento de visibilidade, controlo e otimização em infraestruturas de IT distribuídas, uma vez que cada vez mais ambientes de IT são híbridos e remotos.
- Edge Computing: A AIOps ampliará as suas capacidades para monitorizar e gerir dispositivos e infraestrutura de ponta, para garantir fiabilidade e desempenho na periferia da rede.
- Operações Autónomas: A autonomia total dos sistemas de AI para monitorizar e otimizar as operações de IT ainda está longe, mas os avanços incrementais nas tecnologias de AI e ML aproximarão as organizações deste objetivo.
Ao aproveitar o poder da AI e da aprendizagem automática, as organizações podem ter acesso a informações, automatizar tarefas de rotina e resolver problemas de forma proativa para melhorar a sua eficiência, fiabilidade e agilidade. Estas vantagens e benefícios abrirão o caminho para operações de IT autónomas e excelência digital—vitais para qualquer empresa que queira prosperar nas próximas décadas.
