Connect with us

Hi, what are you looking for?

BLOG

¿Qué es AIOps? Inteligencia Artificial para Operaciones de TI Explicada

Según Gartner, el personal de Operaciones de TI se encuentra en medio de una revolución. Las fuerzas de la transformación del negocio digital requieren un cambio en las técnicas tradicionales de administración de TI. En consecuencia, estamos viendo un cambio significativo en los procedimientos actuales de operaciones de TI y una reestructuración en la forma en que administramos nuestros ecosistemas de TI. Y el término de Gartner que captura el espíritu de estos cambios es Inteligencia Artificial para Operaciones de TI (AIOps).

AIOps como categoría de mercado ha explotado en los últimos 1½  a 2 años. El número de consultas de los campos de Gartner ha aumentado exponencialmente al igual que el número de búsquedas de Google sobre el tema. Este post explica la tecnología y la dinámica del mercado que impulsa la aparición de AIOps y cómo responde a esos desafíos.

La transformación digital y el camino a AIOps.

Es importante entender cómo la transformación digital da lugar a AIOps. La transformación digital abarca la adopción de la nube, el cambio rápido y la implementación de nuevas tecnologías. También requiere un cambio en el enfoque hacia las aplicaciones y los desarrolladores, un mayor ritmo de innovación e implementación, y la adquisición de nuevos usuarios digitales: agentes de máquinas, dispositivos de Internet de las cosas (IOT), interfaces de programa de aplicación (API), etc. Las organizaciones no necesitaban servir en el pasado. Todas estas nuevas tecnologías y usuarios están forzando el rendimiento tradicional y las estrategias y herramientas de gestión del servicio hasta el punto de ruptura.

La inteligencia artificial para las operaciones de TI (AIOps) describe el cambio de paradigma requerido para manejar la transformación digital en las operaciones de TI.

¿Qué es AIOps?

AIOps se refiere a plataformas de tecnología de múltiples capas que automatizan y mejoran las operaciones de TI al,

  • 1) usar analíticas y aprendizaje automático para analizar grandes datos recopilados de varias herramientas y dispositivos de operaciones de TI, con el fin de,
  • 2) detectar y reaccionar automáticamente a los problemas en tiempo real .

Gartner explica cómo funciona una plataforma AIOps utilizando el diagrama de la figura 1. AIOps tiene dos componentes principales: Big Data y Aprendizaje automático. Requiere un alejamiento de los datos de TI en silos para agregar datos de observación (como los que se encuentran en los sistemas de monitoreo y los registros de trabajos) junto con los datos de compromiso (que generalmente se encuentran en el registro de incidentes, incidentes y eventos) dentro de la plataforma de Big Data. AIOps luego implementa Analytics y Machine Learning (ML) contra los datos de TI combinados. El resultado deseado es una información continua que puede producir mejoras continuas con la implementación de la automatización. Se puede pensar en AIOps como integración e implementación continuas (CI/CD) para las funciones de TI principales.

Figura 1: Visualización de Gartner de la plataforma AIOPS

AIOps une tres disciplinas de TI diferentes: administración de servicios, administración del rendimiento y automatización, para lograr sus objetivos de información y mejoras continuas. AIOps es el reconocimiento de que en nuestros nuevos entornos de TI acelerados e hiperescalados, debe haber un nuevo enfoque que aproveche los avances en big data y el aprendizaje automático para superar las herramientas heredadas y las limitaciones humanas.

¿Qué fuerzas están conduciendo a AIOps?

La promesa de la inteligencia artificial ha sido hacer lo que los humanos hacen, pero hacerlo mejor, más rápido y en escala. AIOps hará esto para las operaciones de TI al abordar los desafíos de velocidad, escala y complejidad de la transformación digital, que incluyen:

  • La dificultad que tiene IT Operations para gestionar manualmente su infraestructura. Se está convirtiendo en un nombre inapropiado utilizar el término “infraestructura” aquí, ya que los entornos de TI modernos incluyen nube administrada, nube no administrada, servicios de terceros, integraciones de SaaS, dispositivos móviles y más. Los enfoques tradicionales para gestionar la complejidad no funcionan en entornos dinámicos y elásticos. Rastrear y administrar esta complejidad a través del manual, la supervisión humana ya no es posible. La tecnología actual de Operaciones de TI ya está fuera del alcance de la administración manual y solo empeorará en los próximos años.
  • La cantidad de datos que IT Ops necesita retener está aumentando exponencialmente. La supervisión del rendimiento está generando un número exponencialmente mayor de eventos y alertas. La función de la experiencia de los volúmenes de tickets de servicio aumenta con la introducción de dispositivos IOT, API, aplicaciones móviles y usuarios digitales o de máquinas. Nuevamente, simplemente se está volviendo demasiado complejo para el reporte y análisis manual.
  • Los problemas de infraestructura deben ser respondidos a velocidades cada vez mayores. A medida que las organizaciones digitalizan su negocio, TI se convierte en el negocio. La ‘consumerización’ de la tecnología ha cambiado las expectativas de los usuarios para todas las industrias. Las reacciones a los eventos de TI, ya sean reales o percibidas, deben ocurrir de inmediato, especialmente cuando un problema afecta la experiencia del usuario.
  • Más potencia de cálculo se está moviendo a los bordes de la red. La facilidad con la que se pueden adoptar la infraestructura de la nube y los servicios de terceros ha permitido a las funciones de línea de negocio (LOB) habilitar sus propias soluciones y aplicaciones de TI. El control y el presupuesto han pasado del núcleo de TI al borde. Se está agregando más potencia de computación (de la que se puede aprovechar) desde el núcleo de TI.
  • Los desarrolladores tienen más poder e influencia, pero la responsabilidad aún se encuentra en el núcleo de TI. En las organizaciones de DevOps, los programadores asumen una mayor responsabilidad de supervisión en el nivel de la aplicación, pero la responsabilidad por el estado general del ecosistema de TI y la interacción entre las aplicaciones, los servicios y la infraestructura sigue siendo un tema central de TI. IT Ops está asumiendo más responsabilidades al igual que las empresas digitales se están volviendo más complejas.

Los elementos de AIOps.

Los AIOps constan de los siguientes elementos, que se muestran en la figura 2:

Los elementos de AIOps.
Figura 2: Las tecnologías que conforman una plataforma AIOps.

  • Amplias y diversas fuentes de datos de TI , desde las herramientas y las disciplinas de TI en la actualidad como eventos, métricas, registros, datos de trabajo, tickets, monitoreo, etc.
  • Una moderna plataforma de datos grandes que permite el procesamiento en tiempo real de la transmisión de datos de TI. Los ejemplos incluyen Hadoop 2.0, Elastic Stack y algunas tecnologías de Apache.
  • La aplicación de reglas y el reconocimiento de patrones que imponen el apalancamiento y / o descubren el contexto mientras descubren regularidades y normalidades en los datos. Estos pueden ser, pero no necesariamente, ser específicos del dominio.
  • Algoritmos de dominio que aprovechan la experiencia en el dominio de TI (específico para un entorno o a nivel de la industria) para interpretar y aplicar inteligentemente las reglas y los patrones, según lo dictado por los datos de una organización y sus resultados deseados. Estos algoritmos permiten alcanzar objetivos específicos de TI como eliminar el ruido, correlacionar datos no estructurados, establecer líneas de base, alertar sobre anomalías e identificar causas probables.
  • Aprendizaje automático que puede alterar automáticamente o crear nuevos algoritmos basados ​​en la salida del análisis algorítmico y los nuevos datos introducidos en el sistema.
  • Inteligencia artificial que puede adaptarse a lo nuevo y lo desconocido en un entorno.
  • Automatización, que utiliza los resultados generados por el aprendizaje automático o la IA para crear y aplicar automáticamente una respuesta o mejora para los problemas y situaciones identificados.

Hay que decir que aunque AIOps representa un cambio radical para las operaciones de TI, no es una aplicación radical del aprendizaje automático y el big data. Se implementó un enfoque de LD similar cuando los corredores de bolsa pasaron del comercio manual al comercio de máquinas. Analytics y ML se utilizan en redes sociales, en aplicaciones como Google Maps, Waze y Yelp, así como en mercados en línea como Amazon y eBay. Estas técnicas se utilizan de forma confiable y extensa en entornos en los que se requieren respuestas en tiempo real a condiciones cambiantes dinámicamente y personalización del usuario.

La adopción de inteligencia artificial en AIOps es incipiente en comparación con el aprendizaje automático. En este momento, los casos de uso más urgentes se abordan mejor con una automatización simple o una combinación de ML y automatización. Queda por verse cómo evolucionará la IA y qué nuevos casos de uso permitirá. En cualquier caso, debe establecerse una base sólida de AIOps en Operaciones de TI tal como existe ahora antes de que podamos comenzar a modelar el comportamiento humano para su uso en él.

El personal de IT Ops ha tardado en adaptarse a entornos similares a AIOps porque, por necesidad, nuestros trabajos siempre han sido más conservadores. El trabajo de IT Ops es asegurarse de que las luces permanezcan encendidas y brindar estabilidad a la infraestructura en la que se basan las aplicaciones de la organización. Sin embargo, debido a las tendencias enumeradas anteriormente, más tiendas de Operaciones de TI (especialmente las de la Empresa) deberán implementar estrategias y tecnologías AIOps en un futuro próximo.

Escrito originalmente por Seth Paskin para BMC .com

Click to comment

Leave a Reply

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

Vea también:

BLOG

Un sistema de punto de venta no solo es una parte esencial del funcionamiento de cualquier tienda exitosa en el mundo de hoy, sino...

BLOG

A medida que el negocio crece la carga de trabajo de los gerentes crece. En una pequeña empresa, los administradores pueden funcionar con hojas...

BLOG

¿Cuál es el corazón de un negocio minorista? El sistema de punto de venta, caja registradora o punto de venta (POS). Si bien muchos...

BLOG

La mala comunicación hace que las empresas estadounidenses pierdan 400.000 millones de dólares al año . El impacto de este problema se puede sentir de diferentes...

BLOG

La próxima década bien podría ver una revolución en el tratamiento y diagnóstico de las enfermedades. Aquí les presentamos algunos de los avances del...

BLOG

A continuación, les presento un listado de 299 nombres de empresas de Tecnologías de la Información que operan en Chile, una fracción de las...

BLOG

Un navegador web (comúnmente conocido como navegador) es una aplicación de software para recuperar, presentar y atravesar recursos de información en la World Wide...

Advertisement
https://edificioemprendedores.cl

Copyright © 2020 - 2021 Tienda.Digital | Derechos Reservados.