Acepto

COOKIES

Esta web utiliza cookies técnicas, de personalización y de análisis, propias y de terceros, para anónimamente facilitarle la navegación y analizar estadísticas del uso de la web. Obtener más información

AIOps: cómo tener éxito en esta estrategia

  • DevOps

inteligencia artificial

Uno de los diferenciadores fundamentales para las plataformas AIOps es su capacidad de incluir todos los formatos de datos de varias fuentes y luego superponer el análisis automatizado para que los equipos de TI sean más inteligentes, más eficientes y proactivos.

Una estrategia exhaustiva de AIOps requiere que los equipos de operaciones amplíen su alcance tanto de TI como de iniciativas empresariales, ya que descargan tareas repetitivas / mundanas y se concentran en proyectos estratégicos.

Aquí hay cinco pilares de AIOps que permitirán a los clientes aplicar con éxito la inteligencia y obtener valor comercial.

Reducción de ruido

Con capacidades sólidas de AIOps, los equipos de operaciones de TI pueden correlacionar mejor los eventos para reducir el ruido y mejorar el contexto. La supresión de eventos exitosa se logra al diferenciar aquellos que surgen dentro de las bandas de normalidad de aquellos que ocurren debido a anomalías verdaderas que podrían afectar a los usuarios.

Mejora continua

AIOps aprende patrones de forma continua y aplica modelos aprendidos contra flujos de alertas entrantes para comprender los efectos en cascada y paralelos. Clasifica alertas similares en inferencias basadas en los modelos de aprendizaje. Los equipos de TI y DevOps pueden administrar estas inferencias en lugar de abordar alertas aisladas, minimizando el "ruido" que los usuarios necesitan para atravesar las operaciones diarias.

Asistencia

Los flujos de trabajo manuales se implementan en una solución AIOps para automatizarlos y escalarlos, es esencial que los equipos evalúen su valor, los modifiquen y mejoren y desarrollen nuevos basados ​​en el presente o para abordar las brechas. AIOps promete la capacidad de ejecutar lo que hasta ahora no era prácticamente factible, y a una escala y velocidad que hacen factibles las oportunidades de análisis no realizadas anteriormente.

Detección

Identificar anomalías para detectar problemas y comprender las tendencias dentro de la infraestructura y las aplicaciones es un caso de uso crítico para AIOps. Las herramientas de AIOps pueden incluso tomar medidas automáticas para resolver incidentes después de haberlos identificado.

Observabilidad

Para que los equipos de desarrollo de software tengan éxito en nuestra nueva era digital, es más importante que nunca obtener visibilidad sobre el comportamiento de las aplicaciones. Los equipos de ingeniería deben ser capaces de operar de manera efectiva y eficiente los sistemas de software modernos.

Descubre la innovación

Para asegurar el éxito empresarial, ahora y a futuro, es imprescindible maximizar el retorno de la inversión existente en software, a la vez que innovar y adoptar nuevas tecnologías. Los retos que hay abordar para competir en un mundo de TI Híbrida incluyen DevOps, Seguridad, Gestión de riesgos y Análisis predictivo. Puedes obtener más información sobre cómo abordar estos retos e innovar en este enlace.