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5 pasos para ponerse en marcha con AIOps

  • DevOps

inteligencia artificial

Es importante que los CIO comprendan los pasos correctos para aprovechar los AIOps como base para una red de auto conducción basada en Inteligencia Artificial. Aquí hay cinco prioridades que deben tener en cuenta al comenzar.

1. Establecer un curso para la verdadera IA

La verdadera IA para operaciones de TI se vuelve más inteligente a medida que analiza más datos a lo largo del tiempo y siempre mejora sus capacidades para monitorear y reparar la red de manera autónoma.

Algunas soluciones en el mercado que se pretende que sean AI son en realidad solo una recopilación de datos sofisticados o productos que hacen crujir los números. Hacen un buen trabajo en la recopilación y el análisis de estadísticas, pero carecen de las tecnologías de inteligencia artificial fundamentales para una verdadera red de conducción automática. Asegúrese de mirar debajo del capó de su plataforma AIOps y asegúrese de que contenga estos elementos:

  • Canalización de datos: puede admitir datos de múltiples fuentes de datos.
  • Primitivas de IA: la capacidad de agregar experiencia de dominio a los datos
  • Biblioteca de algoritmos de ciencia de datos: el aprendizaje profundo está en la caja de herramientas
  • Una interfaz de usuario que permite a todos en el negocio utilizar la solución, democratizando así los datos.

Es importante que los CIOs sepan la diferencia y establezcan una estrategia que incluya a AIOps como el camino hacia una red autónoma.

2. Armonizar los datos

Se requieren datos limpios e integrados para hacer AI correctamente. Después de todo, un sistema de IA necesita analizar y aprender de los datos para realizar su función. No se puede hacer eso si los innumerables dispositivos distribuidos en la empresa (WLAN, WAN, enrutadores y firewalls) no pueden compartir y correlacionar datos.

Por lo tanto, es esencial que las empresas eliminen los silos de datos en la pila de TI y reúnan a los muchos sistemas dispares en un todo cohesivo, de intercambio de datos.

3. Asegurarse de que se tienen las habilidades adecuadas

AIOps requiere una reorientación espectacular del personal de TI, desde un paradigma de interfaz de línea de comandos para configurar cuadros hasta un paradigma de modelo de programación API para obtener información procesable a partir de datos.

Tradicionalmente, la capacitación de la mayoría de los administradores de red se ha centrado en la configuración de cuadros. Eso no es suficiente para AIOps, que exige un conjunto de habilidades más amplio capaz de tomar datos de una variedad de cuadros y luego aplicar la IA en un formato común e interoperable.

Es importante que los CIO y otros líderes de la compañía comprendan esta distinción y actúen en consecuencia al reclutar, contratar y volver a capacitar. Fuertes habilidades de desarrollo son necesarias.

4. Comprender que AIOps es todo acerca de una arquitectura de nube de software distribuido

Una red de AI autodirigida del futuro requiere una arquitectura de software en la nube distribuida que le permita agregar nuevos modelos de AI para agregarlos rápidamente.

Las empresas que desean acceder a AIOps necesitan una arquitectura de microservicios distribuidos que puedan aplicar algoritmos en varias partes de la red, que brinden visibilidad entre empresas y permitan la implementación rápida de reparaciones y nuevas características.

5. Abrazar la nube

Los CIO deben reconocer que la nube es el mejor amigo de AIOps. La nube proporciona la infraestructura escalable necesaria para recopilar información procesable de los datos a través de redes inalámbricas.

Al seguir estos cinco pasos, las compañías pueden comenzar a aprovechar la oportunidad emocionante que AIOps ofrece para construir redes de auto conducción que son más fáciles de operar y más agradables de usar.

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