¿Qué es AIOps?

AIOps es la abreviatura de Inteligencia Artificial para Operaciones de TI. Otros nombres que puede que reconozca son Cognitive Operations, Algorithmic IT Operations y IT Operations Analytics (ITOA).

AIOps es la aplicación multicapa de análisis de macrodatos y aprendizaje automático a los datos de operaciones de TI. El objetivo es automatizar las operaciones de TI, identificar patrones de forma inteligente, aumentar los procesos y tareas comunes y resolver problemas de TI. AIOps aúna la gestión de servicios, la gestión del rendimiento y la automatización para obtener información y mejoras continuas.

Definición de AIOps

AIOps significa Inteligencia Artificial para Operaciones de TI. Se trata de análisis avanzados que incluyen el aprendizaje automático y la IA para supervisar y gestionar el rendimiento y la fiabilidad de las aplicaciones y los sistemas de hardware, detectar problemas anómalos, adaptarse a los cambios en la carga, gestionar los fallos y realizar ajustes de forma proactiva o rápida sin interrumpir los servicios o con una interrupción mínima. Otros nombres para AIOps son IT operations analytics (ITOA), advanced operational analytics, AI for ITOM, IT data analytics y Cognitive Operations.

AIOps es el uso multicapa del análisis de big data y el aprendizaje automático aplicado a los datos de las operaciones de TI. El objetivo es automatizar las operaciones de TI, identificar patrones de forma inteligente, aumentar los procesos y tareas comunes y resolver problemas de TI. AIOps aúna la gestión de servicios, la gestión del rendimiento, la gestión de eventos y la automatización para obtener información y mejoras continuas.

Los analistas del sector han definido un conjunto de capacidades que debe ofrecer una plataforma AIOps. Entre ellas se incluyen:

• Recopilación y agregación de datos de muchas fuentes, como redes, aplicaciones, bases de datos, herramientas y la nube, así como en una variedad de formas, como métricas, eventos, incidentes, cambios, topología, archivos de registro, datos de configuración, KPI, streaming y datos no estructurados, como publicaciones en redes sociales y documentos (procesamiento del lenguaje natural).
• Gestionar los datos, almacenarlos en un único lugar accesible para el análisis y la elaboración de informes, incluyendo también funciones como la indexación y la caducidad.
• Análisis de datos mediante aprendizaje automático, incluida la detección de patrones, la detección de anomalías y el análisis predictivo.
• Separar las alertas significativas del "ruido
• Realización de un análisis de las causas profundas (ACF), que consiste en reducir los volúmenes de datos a las pocas (o una) causas más probables.
• Correlacionar y contextualizar los datos junto con el procesamiento en tiempo real para la identificación de problemas.
• Actuar como una superposición estratégica que agrega múltiples herramientas de supervisión y otras inversiones.
• Codificar los conocimientos en automatización y orquestación de la respuesta y la corrección
• Aprendizaje continuo para mejorar el tratamiento y la resolución de problemas en el futuro

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¿Por qué es necesaria la AIOps?

Muchas organizaciones han pasado de los sistemas in situ estáticos y dispares a una combinación más dinámica de entornos in situ, de nube pública, nube privada y nube gestionada, en los que los recursos se escalan y reconfiguran constantemente.

 

 

Cada vez hay más dispositivos (sobre todo Internet of Things, o IoT), sistemas y aplicaciones que proporcionan un tsunami de datos que el departamento de TI debe supervisar. Por ejemplo, si tiene 10 000 servidores o máquinas virtuales y supervisa 100 métricas por minuto, tendrá 60 millones de puntos de datos por hora. A

Ningún ser humano puede procesar la explosión de datos que se espera que gestione Operaciones de TI. Los equipos de TI no pueden priorizar los distintos problemas para resolverlos a tiempo. Se ven inundados por un gran volumen de alertas, muchas de las cuales son redundantes. Esto puede causar fatiga de alertas, donde las alertas importantes pueden ser ignoradas debido a todo el ruido de alertas sin importancia. Esto afecta negativamente a la experiencia del usuario y del cliente.

Las soluciones tradicionales de gestión de TI no pueden seguir el ritmo de este volumen. No pueden cribar de forma inteligente las métricas y los eventos del mar de información. No pueden correlacionar datos entre entornos interdependientes pero separados. No pueden ofrecer el análisis predictivo y la información en tiempo real que las operaciones de TI necesitan para responder a los problemas con la suficiente rapidez.

Para identificar, resolver y prevenir más rápidamente las interrupciones de alto impacto y otros problemas de las operaciones de TI, las organizaciones están recurriendo a AIOps. AIOps permite a los equipos de operaciones de TI responder de forma rápida y proactiva a las interrupciones y ralentizaciones con mucho menos esfuerzo. Salva la distancia entre un panorama de TI dinámico, diverso y difícil, por un lado, y las expectativas de los usuarios de una interrupción mínima o nula de la disponibilidad y el rendimiento del sistema, por otro.

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¿Cuáles son las ventajas de las AIOps?

Entre los beneficios de las AIOps para las operaciones de TI se incluyen:

• Uso más eficiente de la infraestructura y la capacidad
• Mejor correlación entre cambio y rendimiento y otras mejoras en la eficacia de la gestión del cambio.
• Prevenir problemas antes de que los clientes se vean afectados mediante la detección de anomalías
• Localizar el problema o reducir el número de elementos que los operadores deben examinar cuando se producen incidentes a un conjunto reducido con un análisis de causa raíz (ACR) más rápido.
• Lograr un tiempo medio de detección de problemas (MTTD) y un tiempo medio de resolución de problemas (MTTR) más rápidos en los sistemas informáticos esenciales.
• Unificar la visión del entorno informático
• Obtenga información sobre las cargas de trabajo que generan costes
• Reducir las costosas interrupciones
• Compatibilidad con infraestructura tradicional, nube pública, nube privada y nube híbrida
• Mayor rapidez en la prestación de nuevos servicios informáticos

Entre los beneficios para la experiencia de empleados y clientes se incluyen:

• Mejor alineación entre los servicios informáticos y los resultados de los servicios empresariales
• Reducción de la fatiga de los bomberos y de las alertas al disminuir en gran medida las falsas alertas positivas de incidentes.
• Reducción de la carga de trabajo del personal de operaciones de TI porque la IA ayuda con el análisis.
• Reducir el déficit de cualificaciones
• Pasar de una gestión reactiva a una proactiva y predictiva de los problemas
• Mayores niveles de colaboración entre seguridad y operaciones

AIOps mejora en general la calidad del servicio de TI gracias a la optimización de las redes, moderniza las operaciones de TI y el equipo de operaciones de TI, yendo más allá de la resolución de problemas para introducir mejoras que hagan que los sistemas y las operaciones de TI mejoren con el tiempo.

Todo ello mejorará la calidad del servicio, la satisfacción del cliente y reducirá la pérdida de clientes, al tiempo que ahorrará costes de forma significativa con respecto a métodos más manuales de gestión de operaciones de TI.

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Tres etapas de AIOps

Detectar incidentes informáticos

Identificar y notificar los incidentes informáticos cuando se produzcan o se hayan producido.

• Análisis histórico
• Análisis de resultados
• Encontrar cuellos de botella
• Mostrar qué dispositivos están sobrecargados
• Encontrar fallos de servicio
• Correlacionar y contextualizar diversos eventos, registros y métricas.

Predecir incidentes informáticos

Identifique posibles incidentes informáticos e informe sobre ellos antes de que afecten a los usuarios.

• Detección de anomalías
• Análisis del impacto de los cambios
• Predecir fallos, sobrecargas u otras condiciones de fallo antes de que afecten a los usuarios.
• Gestión de la capacidad

Mitigar los incidentes informáticos

Solucione automáticamente las incidencias informáticas o envíe informes a los humanos para que les resulte más sencillo solucionar el problema.

• Análisis de las causas
• Mantenimiento predictivo automatizado o asistido
• Optimización automatizada o asistida de la red
• Asistencia técnica mejorada

 

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Cómo empezar con AIOps

Cuando se decide seguir adelante con las AIOps hay dos caminos principales:

• Cree su propia solución AIOps o
• Comprar una solución AIOps lista para usar

Cada uno tiene sus pros y sus contras, pero son más o menos equivalentes a comprar un gran motor para construir tu propio coche o comprar un coche rápido. Considera qué te gustaría hacer.

Cree su propia solución AIOps

Las razones por las que podrías construir el tuyo propio con un motor AIOps rápido e integrado son:

• Tiene un entorno informático único o requisitos atípicos
• Desea incorporar AIOps a un proyecto de IA más amplio de la empresa
• Dispone de un amplio departamento cualificado de TI, ciencia de datos e ingeniería de software
• Desea crear y vender una solución AIOps a otras empresas centradas en un sector, como las telecomunicaciones

OpenText ofrece Vertica , que es un potente motor de análisis de datos dentro de muchas soluciones AIOps, tanto en grandes empresas como telecos y proveedores de análisis para telecos y proveedores de hardware informático, como en empresas que venden soluciones AIOps, a menudo personalizadas para un sector o una geografía concretos.

Algunos ejemplos son:

• EOITek: Reducción de los requisitos de hardware de 50 servidores por cliente a 10 servidores por cliente con una mejora del rendimiento 10 veces superior a Elastic.
• ScienceLogic (antes Zebrium)95% de las causas raíz de los incidentes identificadas automáticamente en POC con Cisco
• Sysmech: Reducción del 90% de las falsas alarmas
• HPE Infosight (anteriormente Nimble Storage)86% de los casos de soporte se cierran automáticamente

Comprar una solución AIOps lista para usar

Razones para comprar una solución AIOps preempaquetada y lista para usar:

• Quiere aprovechar la experiencia del proveedor
• Desea acelerar su crecimiento, es decir, no tiene tiempo para construir su propio centro de producción.
• Desea que sus expertos se centren en las competencias básicas de su empresa, no en las operaciones informáticas.
• No desea proporcionar asistencia continua para el software.

Operations Bridge es una empresa que supervisa y analiza automáticamente el estado y el rendimiento de los recursos locales y en la nube para cualquier dispositivo, sistema operativo, base de datos, aplicación o servicio en todos los tipos de datos. Con motores de consolidación de eventos y tecnología de reducción de ruido de análisis de big data, integra de forma única la conciencia de servicio de extremo a extremo con capacidades de correlación de eventos basadas en aprendizaje automático entregadas sobre nuestro OPTIC Data Lake impulsado por Vertica.

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Explore cómo la tecnología AIOps ofrece la velocidad y la escala necesarias para anticiparse a los problemas de fiabilidad del servicio que afectan a la experiencia del cliente y, en última instancia, a los ingresos.

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Casos de éxito de AIOps

La plataforma AIOps ofrece correlación basada en IA para reducir el ruido

AIOps ayuda a NOS, el mayor grupo de comunicaciones y entretenimiento de Portugal, a distinguir el ruido de los hechos mediante el uso de la correlación automática de eventos (AEC) basada en IA, que utiliza el aprendizaje automático y algoritmos para analizar patrones en el flujo de eventos y utilizar estos patrones para agrupar eventos que, con una alta probabilidad, se originan en el mismo problema. Esta agrupación permite a un operador centrarse en el tratamiento de los incidentes. Muestra todos los eventos relacionados agrupados por AEC, lo que facilita la identificación y el trabajo sobre la causa raíz.

AIOps impulsa una solución de supervisión informática automatizada

El proveedor francés de servicios de TI NXO France utiliza AIOps para crear y desplegar una innovadora solución de supervisión automatizada de TI que le permite obtener una visión completa y precisa de las redes dinámicas y complejas con las que trabajan los clientes de NXO y automatiza las tareas de acción correctiva con miles de operaciones listas para usar.

Resolución proactiva de problemas, mejora de la calidad del servicio y de los procesos de toma de decisiones con AIOps

Türk Telekom es la principal empresa de tecnologías de la información y la comunicación de Turquía. Utilizan AIOps para obtener un análisis instantáneo del impacto y la capacidad de ejecutar automáticamente algoritmos para detectar la causa raíz de un problema, con los resultados supervisados en tiempo real. "Colaboramos con OpenText en otras áreas de nuestro negocio y pensamos que el conjunto de soluciones AIOps beneficiaría a este proyecto".

Seminario web: La historia de AIOps - Uniéndolo todo con Operations Bridge

Dennis Drogseth, Vicepresidente de Enterprise Management Associates, examinará las realidades y requisitos técnicos que subyacen a las soluciones AIOps eficaces, y realizará una demostración de casos de uso de AIOps.

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