O ambiente corporativo está passando por uma transformação, deixando de ser caracterizado por sistemas estáticos e previsíveis, que definiram a TI por décadas, e se tornando um ambiente de recursos definidos por software que pode mudar e se reconfigurar instantaneamente. É nesse momento que a AIOps entra em ação.

A AIOps utiliza ciência de dados e aprendizado de máquina para proporcionar às equipes de ITOps uma compreensão em tempo real dos problemas que afetam o desempenho ou a disponibilidade dos sistemas sob sua responsabilidade.

Gerenciar o cenário de TI dinâmico e em constante mudança de hoje em dia com ferramentas obsoletas é inviável. Os modelos de infraestrutura estão em rápida e contínua evolução, exigindo tecnologias e processos de gerenciamento mais dinâmicos.

Para saber mais sobre essa transformação, continue lendo o artigo a seguir.

O que é AIOps? 

A inteligência artificial para operações de TI (AIOps) é um processo que utiliza técnicas de inteligência artificial (IA) para manter a infraestrutura de TI. Com AIOps, você automatiza tarefas operacionais críticas, como monitoramento de desempenho, agendamento de workload e backups de dados.

As tecnologias de AIOps aplicam machine learning (ML) moderno, processamento de linguagem natural (PLN) e outras metodologias avançadas de IA para melhorar a eficiência operacional da TI. Elas oferecem insights criativos, personalizados e em tempo real para as operações de TI, coletando e analisando dados de várias fontes diferentes.

AIOps é considerado o futuro das ITOps. Essa tecnologia combina inteligência humana e algorítmica para proporcionar visibilidade total sobre o desempenho e estado dos sistemas de TI, essenciais para a operação diária das empresas. 

Ao integrar diversas ferramentas manuais e separadas de operações de TI em uma única plataforma inteligente e automatizada, AIOps permite que as equipes respondam de forma mais rápida e proativa a interrupções e falhas, com visibilidade e contexto de ponta a ponta. 

Ele preenche a lacuna entre um cenário de TI diversificado e dinâmico e as expectativas dos usuários por mínima ou nenhuma interrupção, sendo amplamente considerado como o futuro da gestão de operações de TI, com demanda crescente impulsionada pelas iniciativas de transformação digital.

Como funciona a AIOps? 

A AIOps opera utilizando as fontes de dados existentes de uma organização, como eventos de log, monitoramento tradicional de TI e anomalias no desempenho da rede. Os dados coletados de todos esses sistemas de origem são processados por um modelo matemático que identifica automaticamente eventos significativos, eliminando a necessidade de filtragens manuais trabalhosas.

Para entender como o AIOps funciona, é útil revisar o papel que cada componente tecnológico – big data, machine learning e automação – desempenha no processo.

Big Data

A AIOps usa uma plataforma de big data para agregar dados, equipes e ferramentas isoladas de operações de TI em um só lugar. Esses dados podem incluir:

• Dados históricos de desempenho e eventos
• Transmissão de eventos de operações em tempo real
• Registros e métricas do sistema
• Dados de rede, incluindo dados de pacotes
• Dados e emissão de bilhetes relacionados a incidentes
• Dados de demanda do aplicativo
• Dados de infraestrutura

Machine Learning

Depois, o AIOps aplica funções analíticas focadas e recursos de machine learning para:

• Separar os alertas de eventos significativos do “ruído”: O AIOps examina os dados de operações de TI e distingue os sinais (alertas de eventos anormais significativos) do ruído (todo o resto).
• Identificar causas raiz e propor soluções: A AIOps pode correlacionar eventos anormais com outros dados de eventos para identificar a causa de interrupções ou problemas de desempenho e sugerir soluções.
• Automatizar respostas, incluindo resolução proativa em tempo real: A AIOps pode encaminhar automaticamente alertas e soluções recomendadas para as equipes de TI apropriadas ou até mesmo criar equipes de resposta com base na natureza do problema e da solução. Em muitos casos, ele pode processar resultados de machine learning para acionar respostas automáticas do sistema que abordam problemas em tempo real, antes mesmo que os usuários estejam cientes de que ocorreram.
• Aprender continuamente para melhorar o tratamento de problemas futuros: Modelos de IA ajudam o sistema a aprender e se adaptar a mudanças no ambiente, como novas infraestruturas provisionadas ou reconfiguradas pelas equipes de DevOps.

As fases interconectadas da AIOps

Observar

A fase de Observação envolve a coleta inteligente de dados do ambiente de TI. A AIOps melhora a observabilidade integrando dados de diferentes dispositivos e fontes na rede da organização.

Engajar

A fase de Engajamento utiliza especialistas humanos para resolver problemas. As equipes de operações reduzem a dependência de métricas e alertas convencionais de TI, utilizando análises de AIOps para coordenar workloads em ambientes de múltiplas nuvens. As equipes operacionais e de TI compartilham informações por meio de um painel comum, agilizando os esforços de diagnóstico e avaliação.

Executar Ações

A fase de Execução envolve a tomada de medidas pelas tecnologias de AIOps para melhorar e manter a infraestrutura de TI. O objetivo final é automatizar processos operacionais e permitir que as equipes se concentrem em tarefas essenciais.

Como implementar na sua empresa?

A jornada para a adoção de AIOps é única para cada organização. Após avaliar sua posição nessa jornada, você pode começar a incorporar ferramentas que ajudam as equipes a observar, prever e agir rapidamente em questões operacionais de TI.

A AIOps pode ser integrada aos processos e ferramentas existentes, unindo informações, recursos e insights valiosos. As empresas utilizam diversas ferramentas de monitoramento em diferentes áreas e para diferentes propósitos. 

Cada ferramenta é valiosa para uma função, equipe ou objetivo específico, mas pode não ter a mesma relevância para outras partes interessadas.

Em vez de tentar forçar uma solução única que atenda a todas as necessidades individuais, a AIOps permite que ferramentas específicas prosperem ao promover visibilidade perfeita entre domínios, equipes e ferramentas, evitando iniciativas de racionalização trabalhosas.

Potencializando seu TI com AIOps

Ao modernizar seus serviços operacionais e a infraestrutura de TI, sua organização se beneficia ao ingerir, analisar e aplicar volumes crescentes de dados. A seguir, destacamos várias vantagens comerciais importantes do uso de uma plataforma de AIOps.

• Redução de custos operacionais

A AIOps permite que sua organização obtenha insights práticos a partir de big data, mantendo uma equipe enxuta de especialistas em dados. Com soluções de AIOps, esses especialistas ampliam as equipes de TI para resolver problemas operacionais com precisão e evitar erros caros. 

Além disso, a AIOps libera as equipes de operações de TI para se concentrar em tarefas críticas, reduzindo o tempo gasto em tarefas repetitivas. Isso ajuda sua organização a gerenciar custos em meio a uma infraestrutura de TI cada vez mais complexa, atendendo simultaneamente às demandas dos clientes.

• Redução do tempo de resolução de problemas

A AIOps oferece recursos avançados de correlação de eventos, analisando dados em tempo real para identificar padrões que indicam anomalias no sistema. 

Com análises avançadas, suas equipes operacionais podem conduzir análises eficientes de causas-raiz e resolver problemas imediatamente, maximizando a disponibilidade dos serviços. 

Os algoritmos de machine learning (ML) ajudam a filtrar o ruído dos dados, permitindo que seus engenheiros de TI se concentrem em eventos importantes.

• Habilitação do gerenciamento preditivo de serviços

Com a AIOps, sua organização pode antecipar e mitigar problemas futuros analisando dados históricos com tecnologias de ML. 

Os modelos de ML detectam padrões em grandes volumes de dados que poderiam passar despercebidos por avaliações humanas. 

Assim, sua equipe pode usar análises preditivas e processamento de dados em tempo real para reduzir interrupções em serviços essenciais, permitindo uma abordagem proativa em vez de reativa.

• Simplificação das operações de TI

Em configurações tradicionais, os departamentos de TI precisam lidar com diversas fontes de dados, o que pode retardar os processos operacionais e aumentar a vulnerabilidade a erros humanos. 

A AIOps proporciona um framework comum para agregar informações de várias fontes de dados. Com a AIOps, suas equipes de TI podem colaborar e coordenar fluxos de trabalho de forma automatizada, melhorando a produtividade e reduzindo a necessidade de intervenção humana.

• Melhoria da experiência do cliente com a AIOps

As ferramentas de AIOps podem analisar grandes volumes de informações de chats, e-mails e outros canais de comunicação. Algumas empresas utilizam plataformas de AIOps para entender melhor o comportamento dos clientes e aprimorar a prestação de serviços. 

Além disso, a AIOps ajuda a prevenir interrupções dispendiosas nos serviços, garantindo uma experiência digital de alta qualidade para os clientes, com maior disponibilidade de serviços e uma política eficaz de gerenciamento de incidentes.

• Suporte à migração para a nuvem

A AIOps oferece uma abordagem unificada para gerenciar infraestruturas de nuvem pública, privada ou híbrida. 

Sua organização pode migrar workloads das configurações tradicionais para a infraestrutura em nuvem sem se preocupar com movimentações complexas de dados na rede. 

A AIOps melhora a observabilidade, permitindo que suas equipes de TI gerenciem dados de maneira eficiente em diferentes armazenamentos, redes e aplicações.

Casos de uso da AIOps

• Monitoramento da performance de aplicações (APM)

Aplicações modernas utilizam tecnologias de software complexas para operar e escalar em ambientes de nuvem. 

Isso torna desafiador coletar métricas com métodos tradicionais, especialmente em cenários que envolvem troca de dados entre componentes como microsserviços, APIs e armazenamentos de dados. 

As equipes de software estão recorrendo à IA para monitorar a performance das aplicações, permitindo a coleta e compilação de métricas relevantes em larga escala.

• Análise de causas raiz

As tecnologias de IA e ML são eficazes para determinar a causa raiz de incidentes. Elas processam big data rapidamente e correlacionam várias causas possíveis. Com a adoção da AIOps, sua organização pode investigar além dos sintomas ou alertas para identificar as verdadeiras causas que afetam a performance do sistema.

• Detecção de anomalias utilizando a AIOps

Anomalias são valores discrepantes que se desviam da distribuição padrão dos dados monitorados, geralmente indicando comportamentos anormais que impactam as operações do sistema. 

A AIOps fornece avaliação em tempo real e recursos preditivos para detectar rapidamente esses desvios e acelerar ações corretivas. Isso permite que as equipes de TI reduzam a dependência de alertas do sistema e automatizem ações de remediação com base em políticas definidas.

• Automação e otimização da nuvem

As soluções de AIOps suportam a transformação da nuvem, proporcionando transparência, observabilidade e automação para workloads. A implantação e o gerenciamento de aplicações na nuvem exigem maior flexibilidade e agilidade na gestão de interdependências. 

Organizações utilizam AIOps para provisionar e escalar recursos de computação conforme necessário. Por exemplo, ferramentas de monitoramento de AIOps podem calcular o uso da nuvem e ajustar capacidades para suportar o crescimento do tráfego.

• Suporte ao desenvolvimento de aplicações

Equipes de DevOps utilizam ferramentas de AIOps para melhorar a qualidade do código, automatizando revisões, aplicando práticas recomendadas de programação e detectando bugs nos estágios iniciais do desenvolvimento. 

Em vez de delegar verificações de qualidade ao final do ciclo de desenvolvimento, as ferramentas de AIOps antecipam essas verificações. Por exemplo, a Atlassian usa o Amazon CodeGuru para reduzir o tempo de investigação de anomalias na produção de dias para horas ou minutos.

Conclusão 

A AIOps representa um avanço significativo na gestão de operações de TI, proporcionando uma combinação poderosa de inteligência artificial, machine learning e big data para aprimorar a eficiência e a eficácia das operações. 

Ao automatizar tarefas críticas, como monitoramento de performance, análise de causas raiz e detecção de anomalias, a AIOps permite que as equipes de TI se concentrem em atividades estratégicas e de alto valor. 

Além disso, a AIOps facilita a transformação digital, suportando a migração para a nuvem e melhorando a qualidade do desenvolvimento de aplicações.

A integração de AIOps nas operações de TI não apenas reduz custos operacionais e o tempo de mitigação de problemas, mas também eleva a experiência do cliente e simplifica as operações. 

Com a capacidade de prever e mitigar problemas futuros, a AIOps garante uma infraestrutura de TI mais robusta e resiliente. Em um ambiente corporativo cada vez mais dinâmico e complexo, a AIOps se torna indispensável para organizações que buscam manter a competitividade e garantir a continuidade dos negócios.