¿Qué es AIOps? Una guía completa

Inteligencia artificial para operaciones de TI (AIOps), concepto acuñado por Gartner en 2017, hace referencia a la aplicación de aprendizaje automático sobre técnicas de análisis de Big Data para la automatización y administración de las operaciones de TI. Tome cualquier área de operaciones de TI (análisis de registro, monitoreo de aplicaciones, mesa de servicio, administración de incidentes, etc.), mejórelo con AI y obtendrá AIOps. Hay muchas maneras en que la AI puede integrarse en las operaciones de TI existentes para ayudar a su equipo a ser más eficiente, proactivo, preciso y productivo. Esta guía integral explora qué es AIOps, cómo funciona y sus beneficios, desafíos, casos de uso y herramientas.

AIOps aprovecha la AI y el aprendizaje automático para mejorar y automatizar las operaciones de TI. El acrónimo AIOps encapsula la fusión de la inteligencia artificial y las operaciones de TI, reflejando su objetivo de administrar y optimizar de manera inteligente los sistemas de TI.

AIOps va más allá de las herramientas tradicionales de administración de TI al usar algoritmos avanzados para analizar e interpretar grandes cantidades de datos generados por la infraestructura de TI. Este enfoque basado en datos permite que AIOps identifique patrones, anomalías y tendencias que los operadores humanos podrían pasar desapercibidos. Al hacerlo, AIOps permite a las organizaciones abordar problemas de manera proactiva, predecir posibles fallas y optimizar el rendimiento.

El corazón del valor de AIOps es la capacidad de comprender el volumen abrumador de datos generados por varios componentes de TI. Los algoritmos de aprendizaje automático desempeñan un papel fundamental en este proceso, ya que aprenden continuamente de los datos históricos, adaptándose y evolucionando para comprender mejor las complejidades del entorno de TI de una organización.

El análisis de datos es otro aspecto crítico de AIOps, que proporciona la capacidad de extraer información valiosa de diversas fuentes de datos. Esto incluye registros, métricas y datos de eventos, que las plataformas AIOps analizan en tiempo real para detectar patrones indicativos de posibles problemas. Al automatizar la correlación de estos puntos de datos, AIOps no solo identifica problemas, sino que también ayuda a predecir y prevenir futuras interrupciones.

DevOps frente a AIOps

La sinergia entre DevOps y AIOps se ha vuelto cada vez más importante para las organizaciones que necesitan mejorar la eficiencia y optimizar las operaciones. DevOps, o desarrollo y operaciones, es un conjunto de prácticas que apuntan a automatizar y mejorar la colaboración entre el desarrollo de software y las operaciones de TI.

La relación entre DevOps y AIOps es simbiótica. Si bien DevOps se centra en la colaboración y la comunicación entre los equipos de desarrollo y TI, AIOps aporta una capa de inteligencia al lado operativo. Esta colaboración garantiza un entorno de TI más ágil y receptivo al alinear sin problemas el desarrollo y las operaciones.

¿Qué es AIOps determinista?

AIOps determinista es un paradigma dentro de AIOps que enfatiza la previsibilidad y confiabilidad en sus operaciones. A diferencia de los enfoques tradicionales de AIOps que pueden depender en gran medida de modelos probabilísticos, AIOps determinista tiene como objetivo proporcionar más certeza en los procesos de toma de decisiones. Al incorporar algoritmos y lógica deterministas, este enfoque busca reducir las incertidumbres y hacer que las operaciones de TI sean más transparentes y controlables.

En AIOps deterministas, los modelos se basan en reglas y lógica explícitas, lo que permite a las organizaciones tener una comprensión más clara del proceso de toma de decisiones. Este nivel de transparencia es crucial para las operaciones de TI que requieren precisión y confiabilidad. AIOps determinista se vuelve especialmente beneficioso en situaciones en las que la consecuencia de errores o imprecisiones puede tener impactos significativos en las operaciones comerciales.

¿Qué es AIOps independiente del dominio?

AIOps independiente del dominio adopta un enfoque más amplio al trascender dominios o industrias específicos. A diferencia de las soluciones de AIOps específicas del dominio adaptadas a las características únicas de un sector en particular, los modelos independientes del dominio están diseñados para ser versátiles y adaptables en varias industrias.

La flexibilidad de AIOps independiente del dominio radica en su capacidad para manejar diversos conjuntos de datos y escenarios operativos sin requerir una personalización extensa para cada dominio. Esto lo convierte en un activo valioso para las organizaciones que operan en entornos multifacéticos, lo que les permite implementar soluciones AIOps sin las limitaciones de las limitaciones específicas del dominio.

Por qué AIOps moderno es determinista e independiente del dominio

Las soluciones AIOps modernas están adoptando cada vez más un enfoque dual, combinando los principios deterministas de confiabilidad con la versatilidad del agnosticismo de dominio. Esta combinación aborda las necesidades cambiantes de las organizaciones que se ocupan de panoramas de TI complejos y diversos dominios operativos.

El aspecto determinista garantiza la precisión y confiabilidad en la toma de decisiones, lo que reduce el riesgo de errores y proporciona un proceso AIOps más transparente y comprensible. Al mismo tiempo, el agnóstico de dominio permite a las organizaciones implementar soluciones AIOps sin problemas en varias industrias, lo que promueve la escalabilidad y la adaptabilidad.

AIOps ayuda a las operaciones de TI a responder a los desastres más rápido, minimizando los objetivos de tiempo de recuperación (RTO) y los objetivos de punto de recuperación (RPO).

La mejor manera de comprender la AIOps es considerar qué debe hacer un típico profesional de operaciones de TI para responder a una interrupción de los servicios y cómo la AI puede automatizar el proceso.

En su Guía de mercado para plataformas AIOps¹ , Gartner divide el ciclo de responder y resolver interrupciones en tres pasos:

1. Observar: Debe observarse el incidente inicial que desencadenó la interrupción para que alguien pueda responder. Una plataforma AIOps incorpora automáticamente registros, métricas, alertas, eventos y otros datos necesarios para comprender lo que sucede detrás de escena de una aplicación cuando ocurrió el incidente. En lugar de que un humano extraiga manualmente esa información de fuentes de datos dispares e intente darle sentido, la plataforma consolidará todos estos datos e identificará patrones.

¹ https://www.gartner.com/en/documents/4015085

2. Interactúe: Este paso implica analizar la información monitoreada y diagnosticar la causa raíz de la interrupción. La información relevante para resolver el problema se contextualiza y se transmite al personal operativo responsable que esté mejor equipado para resolverlo. La herramienta AIOps puede realizar análisis de riesgos, automatizar la comunicación de responsabilidades y empaquetar datos relevantes para el personal de operaciones de TI.

3. Actuar: El individuo directamente responsable (DIR) resuelve el problema, restaurando el servicio a la aplicación. Se pueden crear scripts, runbooks y automatización de lanzamiento de aplicaciones (ARA) que se ejecutarán automáticamente la próxima vez que la herramienta AIOps detecte este problema en particular.

Las ventajas de implementar AIOps incluyen:

Tiempo medio de resolución (MTTR) más rápido

AIOps elimina el ruido operativo, correlacionando los datos de varios entornos de TI para identificar las causas raíz y proponer soluciones más rápido que los esfuerzos manuales. Esto da como resultado una reducción significativa de MTTR, lo que permite a las organizaciones lograr objetivos ambiciosos más rápido.

Menores costos operativos

La identificación automática de problemas operativos y los scripts de respuesta reprogramados reducen los costos operativos, lo que permite una mejor asignación de recursos. Esta optimización también libera los recursos del personal para un trabajo más innovador, lo que mejora la experiencia del empleado.

Observabilidad y colaboración mejoradas

Las herramientas de monitoreo AIOps facilitan la colaboración entre equipos, lo que mejora la visibilidad, la comunicación y la transparencia. Esto permite una toma de decisiones más rápida y una respuesta a los problemas. 

Administración proactiva y predictiva

Con el análisis predictivo incorporado, AIOps aprende continuamente a identificar y priorizar alertas urgentes, lo que permite a los equipos de TI abordar posibles problemas antes de que se conviertan en ralentizaciones o interrupciones.

Experiencia del usuario mejorada

Con el análisis predictivo y la resolución proactiva de problemas, AIOps puede contribuir a una mejor experiencia del usuario al minimizar las interrupciones y garantizar la disponibilidad y el rendimiento de los servicios de TI.

Adaptabilidad a la complejidad

A medida que los entornos de TI se vuelven cada vez más complejos con la adopción de la nube, los microservicios y las infraestructuras híbridas, AIOps se convierte en una herramienta crucial para adaptarse a esta complejidad. La capacidad de analizar grandes cantidades de datos y proporcionar resultados procesables es esencial para administrar los ecosistemas de TI modernos.

AIOps aprovecha las capacidades de big data, análisis avanzado y aprendizaje automático para abordar varios escenarios:

Análisis de causa raíz

El análisis de causa raíz, como su nombre lo indica, tiene como objetivo identificar las razones fundamentales detrás de los problemas e implementar soluciones adecuadas. Al identificar las causas principales, los equipos pueden evitar esfuerzos innecesarios para tratar los síntomas en lugar de abordar el problema central. Por ejemplo, una plataforma AIOps puede rastrear el origen de una interrupción de la red, resolverla de inmediato y establecer medidas preventivas para evitar problemas similares en el futuro.

Detección de anomalías

Las herramientas de AIOps analizan una gran cantidad de datos históricos para descubrir puntos de datos inusuales dentro de un conjunto de datos. Estos valores atípicos sirven como señales para identificar y predecir eventos problemáticos, como violaciones de datos. Esta capacidad permite a las empresas eludir consecuencias costosas como relaciones públicas negativas, multas regulatorias y descensos en la confianza del consumidor.

Monitoreo del rendimiento

Las aplicaciones modernas a menudo implican varias capas de abstracción, lo que dificulta la distinción del servidor físico subyacente, el almacenamiento y los recursos de red que admiten aplicaciones específicas. AIOps actúa como una herramienta de monitoreo para la infraestructura de la nube, la virtualización y los sistemas de almacenamiento, lo que proporciona información sobre métricas como el uso, la disponibilidad y los tiempos de respuesta. Además, utiliza capacidades de correlación de eventos para consolidar y agregar información, lo que facilita un mejor consumo de información para los usuarios finales.

Adopción/migración de la nube

La adopción de la nube para las organizaciones suele ser un proceso gradual, lo que resulta en un entorno de multinube híbrida con múltiples interdependencias que cambian rápida y frecuentemente. AIOps ofrece una visibilidad clara de estas interdependencias, lo que reduce significativamente los riesgos operativos asociados con la migración a la nube y un enfoque de nube híbrida.

Adopción de DevOps

DevOps acelera el desarrollo al empoderar a los equipos de desarrollo con un mayor control sobre el aprovisionamiento y la reconfiguración de la infraestructura. Sin embargo, TI aún necesita administrar esta infraestructura. AIOps proporciona la visibilidad y automatización necesarias para que TI admita DevOps sin requerir esfuerzos de administración adicionales sustanciales.

Aquí encontrará una guía paso a paso para organizaciones que buscan implementar AIOps con éxito, que cubra las herramientas y tecnologías necesarias, los posibles desafíos y las mejores prácticas para una transición sin problemas.

Paso 1: Evalúe su entorno de TI actual

Comience por realizar una evaluación integral de su infraestructura, procesos y desafíos actuales de TI. Identifique los puntos débiles, las áreas de ineficiencia y dónde AIOps puede proporcionar el impacto más significativo. Este análisis inicial ayudará a definir metas y objetivos claros para la implementación.

Paso 2: Establezca objetivos y metas claros

Establezca objetivos específicos y medibles para implementar AIOps. Ya sea que se trate de mejorar los tiempos de respuesta a incidentes, mejorar la confiabilidad del sistema u optimizar la utilización de recursos, tener objetivos bien definidos guiará el proceso de implementación y proporcionará puntos de referencia para el éxito.

Paso 3: Seleccione las herramientas AIOps adecuadas

Elija herramientas AIOps que se alineen con los objetivos y requisitos de su organización. Busque plataformas que ofrezcan capacidades como análisis de causa raíz, detección de anomalías y monitoreo del rendimiento. Las herramientas AIOps populares incluyen Splunk, Dynatrace y Moogsoft. Evalúe las características, escalabilidad y capacidades de integración de cada herramienta para asegurarse de que satisfagan las necesidades de su organización.

Paso 4: Integre AIOps en los flujos de trabajo existentes

Para maximizar los beneficios de AIOps, integre las nuevas herramientas sin problemas en sus flujos de trabajo de TI existentes. Esto puede implicar adaptar los procesos actuales o crear nuevos para adaptarse a las funcionalidades de AIOps. Asegúrese de que los equipos estén capacitados en las nuevas herramientas y comprendan cómo encajan en sus operaciones diarias.

Paso 5: Aborde la calidad y disponibilidad de los datos

La implementación exitosa de AIOps depende en gran medida de la calidad y disponibilidad de los datos. Asegúrese de que los datos de su organización sean precisos, estén actualizados y sean accesibles. Establezca prácticas de gobierno de datos para mantener la integridad de los datos, ya que AIOps depende en gran medida de los resultados basados en datos para una toma de decisiones eficaz.

Paso 6: Supere la resistencia cultural

La implementación de AIOps puede enfrentar la resistencia de los equipos acostumbrados a las operaciones de TI tradicionales. Fomente una cultura de colaboración y enfatice los beneficios de AIOps en el aumento de las capacidades humanas en lugar de reemplazarlas. Fomente la comunicación abierta e involucre a las partes interesadas clave en el proceso de toma de decisiones.

Paso 7: Monitoree y evalúe

Monitoree regularmente el rendimiento y el impacto de AIOps en sus operaciones de TI. Recopile comentarios de equipos y usuarios finales para identificar áreas de mejora. Use los indicadores clave de rendimiento (KPI) establecidos en la fase de establecimiento de objetivos para medir el éxito de la implementación de AIOps y realice los ajustes necesarios.

Los tres desafíos principales con AIOps son las brechas en las habilidades, la seguridad y la escalabilidad. Veamos brevemente cada uno. 

Desafío 1: Brecha de habilidades

La mayoría de los departamentos de TI aún están aprendiendo las cuerdas de AIOps . Invierta en programas de capacitación y mejora de habilidades para cerrar la brecha de habilidades dentro de sus equipos de TI. También puede considerar colaborar con proveedores de capacitación externos o contratar expertos en AIOps.

Desafío 2: Seguridad

Las herramientas AIOps pueden introducir nuevas vulnerabilidades de seguridad en sus sistemas. Priorice las medidas de ciberseguridad y asegúrese de que las herramientas AIOps cumplan con los estándares y las reglamentaciones de la industria. Implemente encriptación robusta y controles de acceso para proteger los datos sensibles.

Desafío 3: Escalabilidad

A medida que su organización crece en sus sistemas basados en AIOps, puede tener problemas con la escalabilidad. Asegúrese de elegir herramientas AIOps que puedan escalar con el crecimiento de su organización. Vuelva a evaluar regularmente sus necesidades de infraestructura y actualice las herramientas en consecuencia para garantizar una escalabilidad continua.

Herramientas AIOps para la recopilación de datos

Splunk: Splunk es una herramienta versátil de AIOps que recopila e indexa datos generados por máquinas de varias fuentes, incluidos registros y eventos. Proporciona información en tiempo real sobre el rendimiento del sistema, lo que permite a las organizaciones resolver problemas de manera proactiva.

Logstash: Logstash, parte de Elastic Stack, es un motor de recopilación de datos de código abierto. Incorpora y transforma datos de varias fuentes, lo que facilita la administración centralizada de registros. Logstash admite varios complementos para una integración perfecta con diversas entradas de datos.

Herramientas AIOps para la detección de anomalías

Dynatrace: Dynatrace emplea la detección de anomalías impulsada por AI para analizar el rendimiento de la aplicación y la experiencia del usuario. Analiza automáticamente el comportamiento normal e identifica anomalías que podrían indicar problemas. La herramienta proporciona información procesable para resolver problemas rápidamente.

Moogsoft: Moogsoft utiliza algoritmos de aprendizaje automático para la detección de anomalías en las operaciones de TI. Analiza patrones en los datos, identifica desviaciones de la norma y correlaciona eventos para comprender la causa raíz de los problemas. Esto acelera la resolución de incidentes.

Herramientas de AIOps para la respuesta y corrección

Servicio de buscapersonas: PagerDuty es una plataforma líder de respuesta a incidentes. Se integra con herramientas de monitoreo y alerta, lo que crea incidentes automáticamente basados en reglas predefinidas. Facilita la colaboración en tiempo real entre equipos para una resolución eficiente de incidentes.

ServiceNow: ServiceNow combina las capacidades de respuesta a incidentes y corrección. Automatiza los flujos de trabajo, optimizando el proceso de respuesta. La plataforma de ServiceNow garantiza que los incidentes se documenten, rastreen y resuelvan con una intervención manual mínima.

Herramientas de AIOps para el entrenamiento de AI

TensorFlow: TensorFlow es un marco de aprendizaje automático de código abierto desarrollado por Google. Se utiliza ampliamente para entrenar modelos de AI en AIOps . TensorFlow ofrece un conjunto integral de herramientas y bibliotecas, lo que lo hace adecuado para varias aplicaciones de aprendizaje automático.

PyTorch: PyTorch es otra popular biblioteca de aprendizaje automático de código abierto. PyTorch, conocido por su gráfico computacional dinámico, simplifica el proceso de desarrollo y capacitación de modelos complejos de AI. Es favorecido por investigadores y desarrolladores por su flexibilidad y facilidad de uso.

Estas son las tendencias emergentes en AIOps:

Análisis predictivo y resolución proactiva de problemas

Una de las tendencias significativas en AIOps es el cambio de la administración reactiva a la proactiva de TI. Con el análisis predictivo, las plataformas AIOps pueden analizar datos históricos, identificar patrones y predecir posibles problemas antes de que afecten el sistema. Este enfoque proactivo permite que los equipos de TI resuelvan los problemas antes de que los usuarios los noten, lo que garantiza una mayor confiabilidad del servicio.

Visibilidad e integración integral

AIOps está avanzando hacia la visibilidad integral de los entornos de TI. Esto implica integrarse con varias herramientas de monitoreo y administración de TI para crear una vista unificada de toda la infraestructura. Al romper los silos y proporcionar una perspectiva holística, las plataformas AIOps permiten una mejor toma de decisiones y una resolución de problemas más rápida.

Análisis automatizado de la causa raíz

La resolución de problemas tradicional a menudo implica un proceso que consume tiempo para identificar la causa raíz de un problema. Las plataformas AIOps están avanzando con capacidades automatizadas de análisis de causa raíz, aprovechando los algoritmos de aprendizaje automático para identificar la fuente exacta de un problema. Esto no solo acelera la resolución de problemas, sino que también reduce la carga de trabajo de los profesionales de TI.

Integración de ChatOps

ChatOps, la práctica de incorporar la colaboración en las herramientas utilizadas para la administración de infraestructura, está ganando terreno dentro del panorama de AIOps. La integración de AIOps con plataformas de chat permite la comunicación y colaboración en tiempo real entre los equipos de TI, lo que fomenta un entorno operativo más ágil y receptivo.

AIOps cumple una gran promesa para transformar las operaciones de TI. A medida que el análisis predictivo, el análisis de causa raíz automatizado y otras capacidades avanzadas se vuelven más frecuentes, AIOps está preparado para revolucionar la forma en que los profesionales de TI administran y optimizan las infraestructuras complejas. Adoptar estos avances y mantenerse informado sobre las últimas tendencias en AIOps será clave para mantenerse competitivo y exitoso en el panorama cambiante de las operaciones de TI.

Una forma clave de aprovechar al máximo AIOps es a través de la plataforma AIOps de Pure1®, que ayuda a consolidar todas sus fuentes de datos en una única solución de administración de almacenamiento. Con tecnología de AI, Pure1 Meta® automatiza el seguimiento, el monitoreo y el análisis de su infraestructura al aprovechar el análisis predictivo para identificar inconvenientes antes de que se conviertan en un problema. El conocimiento es poder y Pure1 puede ayudarlo a recuperar el control de sus datos.