AIOps: qué es y algunos ejemplos de aplicación

AIOps refuerza a los equipos de operaciones de TI y DevOps para que realicen un trabajo más inteligente y rápido, de modo que puedan detectar problemas antes y resolverlos rápidamente. Con AIOps, los equipos de operaciones pueden administrar una gran cantidad de datos generados por los entornos de TI modernos. Se espera que los AIOps se vuelvan cada vez más populares en el futuro, incluso aumenten hasta un 30% para 2023, según Gartner.

Pero, ¿qué es AIOps?

AIOps es la aplicación de Inteligencia Artificial para mejorar las operaciones de TI. De hecho, AIOps aprovecha las capacidades de aprendizaje automático, big data y análisis para:

• Obtener la carga de datos de operaciones de múltiples componentes de infraestructura de TI, aplicaciones y herramientas de monitoreo del desempeño (es decir, Splunk)
• Eliminar de forma inteligente el ruido de los datos recopilados e identifique patrones y eventos relacionados con los problemas y el rendimiento del sistema.
• Identificar los problemas e informe a TI para una acción y respuesta rápidas.

Como sugiere el nombre AIOps, el enfoque del análisis de datos es mejorar las operaciones. Pero es vital saber que el concepto de AIOps tiene un valor de gran alcance en todo el flujo de valor de una organización.

AIOps se trata de aplicar el aprendizaje automático y el análisis para aumentar las operaciones de TI. AIOps se puede usar para tareas simples como encontrar el mejor ingeniero para solucionar un problema para realizar la reparación automática.

Se puede usar AIOps para varias cosas, como identificar anomalías y hacer predicciones al analizar patrones en archivos de registro, correlacionar eventos para identificar causas raíz, proporcionar resoluciones automáticas a problemas basadas en el aprendizaje continuo, etc.

En los sistemas de monitoreo de operaciones heredados, se usaron múltiples herramientas de operaciones de TI para detectar y alertar cualquier problema de operaciones, pero todo esto aún se hace manualmente e implica la coordinación con múltiples equipos. Con AIOps, los macrodatos se utilizan para agregar datos de operaciones en silos en un solo lugar. Por lo tanto, los datos recopilados pueden variar desde registros de sistemas, rendimiento pasado y datos de eventos, datos de red, datos de incidentes pasados ​​y notas de resolución, artículos de conocimiento, etc.

Por lo tanto, AIOps puede ayudar a hacer crecer y consolidar empresas y equipos, así como a mejorar su rendimiento y productividad.

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