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AIOps, la IA para sacar el máximo provecho de sus datos

  • DevOps

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Un nuevo estudio de Nucleus Research sobre inteligencia artificial y sus usos actuales descubrió una gran cantidad de tendencias diferentes, incluida la prisa de muchas empresas por adoptar la inteligencia artificial sin comprender realmente sus casos de uso y sus limitaciones.

También hubo muchas otras consideraciones, entre las cuales se encuentra el papel de los datos en la IA y cómo la falta de proporcionar los datos correctos y las cantidades correctas de datos conducirán finalmente al fracaso. Sin embargo, el problema es más que solo la cantidad de datos y alimentarlos en los sistemas correctos, también se trata de usar los datos en un entorno empresarial, lo que incluso en circunstancias ideales es problemático.

Los entornos de almacenamiento empresarial tradicionales no proporcionan, ni hacen fácilmente accesibles, un alcance completo de datos, descartando datos fundamentales que podrían impulsar el negocio. La mayoría confía en la infraestructura estándar, donde la calidad de servicio debe ser monitoreada, preparada y formateada activamente a medida que ingresan los datos. La calidad de servicio (QOS) son tecnologías utilizadas para administrar el uso del ancho de banda a medida que los datos cruzan las redes de computadoras. Con la infraestructura cada vez mayor que se debe administrar y la falta de técnicos suficientes para mantenerse al día, el resultado es la imposibilidad de acceder a una red completa de datos informáticos y de almacenamiento en tiempo real.

El almacenamiento empresarial también ha evolucionado para incluir cargas de trabajo virtualizadas y almacenamiento flash de productos básicos, revolucionando en última instancia la infraestructura de escritorio virtual, la infraestructura de almacenamiento local y compartido. Muchas de las soluciones de almacenamiento existentes no pueden ejecutar cargas de trabajo virtuales de manera eficiente, colocando datos inactivos en un espacio costoso y dificultando el acceso a datos valiosos. Como resultado, las empresas que no utilizan AIOps están obstaculizando casualmente su propio éxito.

AIOps utiliza el aprendizaje automático para completar tareas que mejoran el negocio, como hacer recomendaciones automáticas a los clientes con un historial de pedidos similar o procesar y analizar automáticamente los datos para el mantenimiento predictivo. AIOps cierra la brecha al proporcionar a las empresas las herramientas que necesitan para acceder fácilmente a todos sus datos e impulsar su negocio hacia el éxito. La infraestructura inteligente ayuda a las organizaciones a emplear la inteligencia artificial para automatizar las operaciones de infraestructura y avanzar en el análisis de aplicaciones en tiempo real y predictivo, lo que permite a las organizaciones obtener el mayor valor de sus datos, mantener el entorno más eficiente y adherirse a las mejores prácticas.

Esto es claramente una preocupación para muchas empresas, ya que buscan las mejores formas de monetizar sus datos a través de IA o aprendizaje automático (ML). Gartner también ha notado esto y señaló la tendencia creciente de los líderes de I&O a buscar sistemas integrados más ágiles. El año pasado, Gartner predijo que los ingresos de sistemas integrados mundiales alcanzarían los $ 12.3 mil millones en 2018. Los sistemas integrados son combinaciones de infraestructura de servidor, almacenamiento y red , se vende con un software de gestión que facilita el aprovisionamiento y la gestión de la unidad combinada. Se puede utilizar para obtener el beneficio de un diseño arquitectónico y la implementación de una infraestructura integrada de cómputo, almacenamiento y memoria para respaldar los negocios digitales.

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