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Cunhada pelo Gartner em 2017, o termo “inteligência artificial para opera??es de TI” (AIOps, artificial intelligence for IT operations) se refere à aplica??o do aprendizado de máquina para análise de Big Data para fins de automa??o e gerenciamento de opera??es de TI. Qualquer área das opera??es de TI pode ser melhorada com a IA: análise de logs, monitoramento de aplicativos, suporte técnico, gerenciamento de incidentes etc. O resultado é a AIOps. Há muitas maneiras de integrar a AI às opera??es de TI existentes para ajudar sua equipe a ser mais eficiente, proativa, precisa e produtiva. Este guia abrangente explora o que é AIOps, como ela funciona e seus benefícios, desafios, casos de uso e ferramentas.

A AIOps é o aproveitamento da AI e do aprendizado de máquina para aprimorar e automatizar as opera??es de TI. O acr?nimo AIOps engloba a fus?o de inteligência artificial e opera??es de TI, refletindo seu objetivo de gerenciar e otimizar sistemas de TI de maneira inteligente.

A AIOps vai além das ferramentas tradicionais de gerenciamento de TI usando algoritmos avan?ados para analisar e interpretar grandes quantidades de dados gerados pela infraestrutura de TI. Essa abordagem orientada por dados permite que a AIOps identifique padr?es, anomalias e tendências que podem passar despercebidas pelos operadores humanos. Ao fazer isso, a AIOps capacita as organiza??es a resolver problemas proativamente, prever possíveis falhas e otimizar o desempenho.

O cora??o do valor da AIOps é a capacidade de entender o volume esmagador de dados gerados por vários componentes de TI. Os algoritmos de aprendizado de máquina desempenham um papel fundamental nesse processo, pois aprendem continuamente com dados históricos, adaptando-se e evoluindo para entender melhor as complexidades do ambiente de TI de uma organiza??o.

A análise de dados é outro aspecto essencial da AIOps, que oferece a capacidade de extrair insights valiosos de diversas fontes de dados. Isso inclui logs, métricas e dados de eventos, que as plataformas de AIOps analisam em tempo real para detectar padr?es indicativos de possíveis problemas. Ao automatizar a correla??o desses pontos de dados, a AIOps n?o apenas identifica problemas, mas também ajuda a prever e evitar interrup??es futuras.

DevOps x AIOps

A sinergia entre DevOps e AIOps tornou-se cada vez mais importante para as organiza??es que precisam melhorar a eficiência e simplificar as opera??es. DevOps, ou desenvolvimento e opera??es, é um conjunto de práticas que visa automatizar e melhorar a colabora??o entre o desenvolvimento de software e as opera??es de TI.

A rela??o entre DevOps e AIOps é simbiótica. Embora o DevOps se concentre na colabora??o e na comunica??o entre as equipes de desenvolvimento e TI, o AIOps traz uma camada de inteligência para o lado operacional. Essa colabora??o garante um ambiente de TI mais ágil e ágil ao alinhar perfeitamente o desenvolvimento e as opera??es.

O que é AIOps determinística?

A AIOps determinística é um paradigma da AIOps que enfatiza a previsibilidade e a confiabilidade em suas opera??es. Em contraste com as abordagens tradicionais de AIOps que podem depender fortemente de modelos probabilísticos, a AIOps determinística visa fornecer mais certeza nos processos de tomada de decis?o. Ao incorporar algoritmos e lógica deterministas, essa abordagem busca reduzir as incertezas e tornar as opera??es de TI mais transparentes e controláveis.

Em AIOps determinísticas, os modelos s?o desenvolvidos com base em regras e lógica explícitas, permitindo que as organiza??es tenham uma compreens?o mais clara do processo de tomada de decis?o. Esse nível de transparência é crucial para as opera??es de TI que exigem precis?o e confiabilidade. A AIOps determinística se torna especialmente benéfica em cenários em que a consequência de erros ou imprecis?es pode ter impactos significativos nas opera??es comerciais.

O que é AIOps independente de domínio?

A AIOps independente de domínio adota uma abordagem mais ampla ao transcender domínios ou setores específicos. Diferentemente das solu??es de AIOps específicas de domínio adaptadas às características únicas de um setor específico, os modelos independentes de domínio s?o desenvolvidos para serem versáteis e adaptáveis em vários setores.

A flexibilidade das AIOps independentes de domínio está em sua capacidade de lidar com diversos conjuntos de dados e cenários operacionais sem exigir personaliza??o extensiva para cada domínio. Isso o torna um ativo valioso para organiza??es que operam em ambientes multifacetados, permitindo que implantem solu??es de AIOps sem as restri??es das limita??es específicas do domínio.

Por que as AIOps modernas s?o determinísticas e independentes de domínio

As solu??es modernas de AIOps est?o adotando cada vez mais uma abordagem dupla, combinando os princípios determinísticos de confiabilidade com a versatilidade do agnóstico de domínio. Essa combina??o atende às necessidades em evolu??o das organiza??es que lidam com cenários complexos de TI e diversos domínios operacionais.

O aspecto determinístico garante precis?o e confiabilidade na tomada de decis?es, reduzindo o risco de erros e fornecendo um processo de AIOps mais transparente e compreensível. Simultaneamente, o agnóstico de domínio permite que as organiza??es implantem solu??es de AIOps sem problemas em vários setores, promovendo escalabilidade e adaptabilidade.

A AIOps ajuda as opera??es de TI a responder a desastres com mais rapidez, minimizando os objetivos de tempo de recupera??o (RTOs, Recovery Time Objectives) e objetivos de ponto de recupera??o (RPOs, Recovery Point Objectives).

A melhor forma de compreender a AIOps é considerar o que um profissional típico de opera??es de TI deve fazer para responder a uma interrup??o dos servi?os e como a IA pode automatizar o processo.

Em seu Guia de mercado para plataformas de AIOps,^1?o Gartner divide o ciclo de resposta e resolu??o de interrup??es em três etapas:

1. Observar: o incidente inicial que causou a interrup??o deve ser comunicado a alguém que pode resolvê-lo. Uma plataforma de AIOps ingere automaticamente logs, métricas, alertas, eventos e outros dados necessários para compreender o que acontece nos bastidores de um aplicativo quando o incidente ocorreu. Em vez de uma pessoa extrair manualmente essas informa??es de diferentes fontes de dados e tentar entender tudo isso, a plataforma consolida todos os dados e identifica padr?es.

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2. Envolva-se: esta etapa envolve a análise das informa??es monitoradas e o diagnóstico da causa raiz da interrup??o. Informa??es relevantes para resolver o problema s?o contextualizadas e transmitidas para a equipe de opera??es responsável que esteja melhor preparada para solucionar. A ferramenta de AIOps pode realizar análise de risco, automatizar a comunica??o das responsabilidades e empacotar dados importantes para a equipe de opera??es de TI.

3. Agir: o indivíduo diretamente responsável resolve o problema, restaurando o servi?o do aplicativo. Scripts, runbooks e automa??o de lan?amento de aplicativos (ARA, Application Release Automation) podem ser criados para serem executados automaticamente na próxima vez que a ferramenta AIOps detectar esse problema específico.

As vantagens de implementar AIOps incluem:

Tempo médio de resolu??o (MTTR, Mean Time to Resolution) mais rápido

A AIOps elimina o ruído operacional, correlacionando dados de vários ambientes de TI para identificar as causas raiz e propor solu??es mais rapidamente do que os esfor?os manuais. Isso resulta em MTTR significativamente reduzido, permitindo que as organiza??es atinjam metas ambiciosas mais rapidamente.

Custos operacionais menores

A identifica??o automática de problemas operacionais e scripts de resposta reprogramados levam a custos operacionais reduzidos, permitindo uma melhor aloca??o de recursos. Essa otimiza??o também libera recursos da equipe para um trabalho mais inovador, melhorando a experiência dos funcionários.

Observabilidade e colabora??o aprimoradas

As ferramentas de monitoramento de AIOps facilitam a colabora??o entre equipes, melhorando a visibilidade, a comunica??o e a transparência. Isso permite tomadas de decis?o e respostas mais rápidas aos problemas.?

Gerenciamento proativo e preditivo

Com a análise preditiva integrada, a AIOps aprende continuamente a identificar e priorizar alertas urgentes, permitindo que as equipes de TI resolvam possíveis problemas antes que eles se transformem em lentid?o ou interrup??o.

Experiência aprimorada do usuário

Com análise preditiva e resolu??o proativa de problemas, a AIOps pode contribuir para uma melhor experiência do usuário ao minimizar interrup??es e garantir a disponibilidade e o desempenho dos servi?os de TI.

Adaptabilidade à complexidade

? medida que os ambientes de TI se tornam cada vez mais complexos com a ado??o da nuvem, dos microsservi?os e das infraestruturas híbridas, a AIOps se torna uma ferramenta crucial para se adaptar a essa complexidade. A capacidade de analisar grandes quantidades de dados e fornecer insights acionáveis é essencial para gerenciar ecossistemas de TI modernos.

O AIOps aproveita os recursos de Big Data, análise avan?ada e aprendizado de máquina para lidar com vários cenários:

Análise da causa raiz

A análise da causa raiz, como o nome indica, visa identificar os motivos fundamentais por trás dos problemas e implementar solu??es adequadas. Ao identificar as causas, as equipes podem evitar esfor?os desnecessários gastos no tratamento dos sintomas em vez de abordar o problema principal. Por exemplo, uma plataforma de AIOps pode rastrear a origem de uma interrup??o de rede, resolvê-la imediatamente e estabelecer medidas preventivas para evitar problemas semelhantes no futuro.

Detec??o de anomalias

As ferramentas de AIOps analisam dados históricos extensos para descobrir pontos de dados incomuns em um conjunto de dados. Esses valores discrepantes servem como sinais para identificar e prever eventos problemáticos, como viola??es de dados. Esse recurso permite que as empresas evitem consequências caras, como rela??es públicas negativas, multas regulatórias e quedas na confian?a do consumidor.

Monitoramento de desempenho

Os aplicativos modernos geralmente envolvem várias camadas de abstra??o, o que dificulta o discernimento dos recursos de rede, armazenamento e servidor físico subjacentes que suportam aplicativos específicos. A AIOps atua como uma ferramenta de monitoramento para infraestrutura de nuvem, virtualiza??o e sistemas de armazenamento, fornecendo insights sobre métricas como uso, disponibilidade e tempos de resposta. Além disso, ela utiliza recursos de correla??o de eventos para consolidar e agregar informa??es, facilitando o melhor consumo de informa??es para os usuários finais.

Ado??o/migra??o da nuvem

A ado??o da nuvem para as organiza??es normalmente é um processo gradual, resultando em um ambiente híbrido de vários tipos de nuvem com várias interdependências que mudam rápida e frequentemente. A AIOps oferece visibilidade clara dessas interdependências, reduzindo significativamente os riscos operacionais associados à migra??o para a nuvem e a uma abordagem de nuvem híbrida.

Ado??o de DevOps

DevOps acelera o desenvolvimento capacitando equipes de desenvolvimento com maior controle sobre provisionamento e reconfigura??o de infraestrutura. No entanto, a TI ainda precisa gerenciar essa infraestrutura. A AIOps oferece a visibilidade e a automa??o necessárias para que a TI ofere?a suporte a DevOps sem exigir esfor?os de gerenciamento adicionais substanciais.

Veja um guia passo a passo para organiza??es que buscam implementar AIOps com sucesso, abrangendo ferramentas e tecnologias necessárias, possíveis desafios e práticas recomendadas para uma transi??o tranquila.

Etapa 1: Avalie seu ambiente de TI atual

Comece realizando uma avalia??o abrangente da infraestrutura, dos processos e dos desafios atuais de TI. Identifique pontos problemáticos, áreas de ineficiência e onde as AIOps podem causar o impacto mais significativo. Essa análise inicial ajudará a definir metas e objetivos claros para a implementa??o.

Etapa 2: Defina objetivos e metas claros

Estabele?a objetivos específicos e mensuráveis para implementar AIOps. Seja melhorando os tempos de resposta a incidentes, a confiabilidade do sistema ou otimizando a utiliza??o de recursos, ter metas bem definidas orientará o processo de implementa??o e fornecerá referências para o sucesso.

Etapa 3: Selecione as ferramentas certas de AIOps

Escolha ferramentas de AIOps alinhadas às metas e aos requisitos da sua organiza??o. Procure plataformas que ofere?am recursos como análise de causa raiz, detec??o de anomalias e monitoramento de desempenho. As ferramentas populares de AIOps incluem Splunk, Dynatrace e Moogsoft. Avalie os recursos, a escalabilidade e os recursos de integra??o de cada ferramenta para garantir que atendam às necessidades da sua organiza??o.

Etapa 4: Integre AIOps aos fluxos de trabalho existentes

Para maximizar os benefícios do AIOps, integre as novas ferramentas aos fluxos de trabalho de TI existentes. Isso pode envolver adaptar processos atuais ou criar novos para acomodar funcionalidades de AIOps. Garanta que as equipes sejam treinadas nas novas ferramentas e entendam como elas se encaixam em suas opera??es diárias.

Etapa 5: Aborde a qualidade e a disponibilidade dos dados

A implementa??o bem-sucedida de AIOps depende muito da qualidade e da disponibilidade dos dados. Garanta que os dados da sua organiza??o sejam precisos, atualizados e acessíveis. Estabele?a práticas de governan?a de dados para manter a integridade dos dados, pois as AIOps dependem fortemente de insights orientados por dados para tomar decis?es eficazes.

Etapa 6: Supere a resistência cultural

A implementa??o de AIOps pode enfrentar resistência das equipes acostumadas às opera??es tradicionais de TI. Promova uma cultura de colabora??o e enfatize os benefícios da AIOps em aumentar os recursos humanos em vez de substituí-los. Incentive a comunica??o aberta e envolva as principais partes interessadas no processo de tomada de decis?o.

Etapa 7: Monitorar e avaliar

Monitore regularmente o desempenho e o impacto da AIOps em suas opera??es de TI. Colete comentários de equipes e usuários finais para identificar áreas a serem melhoradas. Use os principais indicadores de desempenho (KPIs, Key Performance Indicators) estabelecidos na fase de defini??o de metas para medir o sucesso da implementa??o de AIOps e fazer ajustes conforme necessário.

Os três principais desafios com AIOps s?o lacunas de habilidades, seguran?a e escalabilidade. Vamos dar uma breve olhada em cada um.?

Desafio 1: Lacuna de habilidades

A maioria dos departamentos de TI ainda está aprendendo as regras da AIOps. Invista em programas de treinamento e qualifica??o para preencher a lacuna de habilidades em suas equipes de TI. Você também pode considerar colaborar com provedores de treinamento externos ou contratar especialistas em AIOps.

Desafio 2: Seguran?a

As ferramentas de AIOps podem introduzir novas vulnerabilidades de seguran?a em seus sistemas. Priorize as medidas de ciberseguran?a e garanta que as ferramentas de AIOps estejam em conformidade com os padr?es e regulamentos do setor. Implemente criptografia e controles de acesso robustos para proteger dados confidenciais.

Desafio 3: Escalabilidade

? medida que sua organiza??o expande seus sistemas baseados em AIOps, ela pode ter problemas com escalabilidade. Escolha ferramentas de AIOps que possam ser dimensionadas de acordo com o crescimento da sua organiza??o. Reavalie regularmente suas necessidades de infraestrutura e fa?a upgrade das ferramentas de acordo para garantir escalabilidade contínua.

Ferramentas AIOps para coleta de dados

Splunk: O Splunk é uma ferramenta versátil de AIOps que coleta e indexa dados gerados por máquina de várias fontes, incluindo logs e eventos. Ele fornece insights em tempo real sobre o desempenho do sistema, permitindo que as organiza??es resolvam problemas proativamente.

Logstash: O Logstash, parte da Elastic Stack, é um mecanismo de coleta de dados de código aberto. Ele ingere e transforma dados de várias fontes, facilitando o gerenciamento centralizado de registros. O Logstash é compatível com vários plug-ins para integra??o contínua com diversas entradas de dados.

Ferramentas AIOps para detec??o de anomalias

Dynatrace: A Dynatrace emprega detec??o de anomalias orientada por AI para analisar o desempenho dos aplicativos e a experiência do usuário. Ela automaticamente define a linha de base do comportamento normal, identificando anomalias que poderiam indicar problemas. A ferramenta fornece insights práticos para resolver problemas rapidamente.

Moogsoft: A Moogsoft usa algoritmos de aprendizado de máquina para detec??o de anomalias em opera??es de TI. Ele analisa padr?es nos dados, identificando desvios da norma e correlacionando eventos para entender a causa raiz dos problemas. Isso acelera a resolu??o de incidentes.

Ferramentas de AIOps para resposta e corre??o

PagerDuty: O PagerDuty é uma plataforma líder de resposta a incidentes. Ele se integra a ferramentas de monitoramento e alerta, criando incidentes automaticamente com base em regras predefinidas. Ele facilita a colabora??o em tempo real entre as equipes para uma resolu??o eficiente de incidentes.

ServiceNow: O ServiceNow combina recursos de resposta a incidentes e corre??o. Ele automatiza fluxos de trabalho, simplificando o processo de resposta. A plataforma do ServiceNow garante que os incidentes sejam documentados, rastreados e resolvidos com interven??o manual mínima.

Ferramentas de AIOps para treinamento de AI

TensorFlow: O TensorFlow é uma estrutura de aprendizado de máquina de código aberto desenvolvida pelo Google. Ela é amplamente usada para treinar modelos de AI em AIOps. O TensorFlow oferece um conjunto abrangente de ferramentas e bibliotecas, tornando-o adequado para vários aplicativos de aprendizado de máquina.

PyTorch: O PyTorch é outra biblioteca popular de aprendizado de máquina de código aberto. Conhecida por seu gráfico computacional din?mico, a PyTorch simplifica o processo de cria??o e treinamento de modelos complexos de AI. Ela é preferida por pesquisadores e desenvolvedores por sua flexibilidade e facilidade de uso.

Estas s?o as tendências emergentes em AIOps:

Análise preditiva e resolu??o proativa de problemas

Uma das tendências significativas em AIOps é a mudan?a do gerenciamento de TI reativo para proativo. Com a análise preditiva, as plataformas de AIOps podem analisar dados históricos, identificar padr?es e prever possíveis problemas antes que afetem o sistema. Essa abordagem proativa permite que as equipes de TI resolvam problemas antes mesmo que os usuários os percebam, garantindo maior confiabilidade do servi?o.

Visibilidade e integra??o completas

A AIOps está avan?ando para fornecer visibilidade abrangente de ponta a ponta dos ambientes de TI. Isso envolve a integra??o com várias ferramentas de monitoramento e gerenciamento de TI para criar uma vis?o unificada de toda a infraestrutura. Ao quebrar silos e fornecer uma perspectiva holística, as plataformas de AIOps permitem uma melhor tomada de decis?es e uma resolu??o mais rápida de problemas.

Análise automatizada da causa raiz

A solu??o de problemas tradicional geralmente envolve um processo demorado de identifica??o da causa raiz de um problema. As plataformas de AIOps est?o avan?ando com recursos automatizados de análise de causa raiz, aproveitando algoritmos de aprendizado de máquina para identificar a origem exata de um problema. Isso n?o apenas acelera a resolu??o de problemas, mas também reduz a carga de trabalho dos profissionais de TI.

Integra??o de ChatOps

ChatOps, a prática de trazer colabora??o para as ferramentas usadas para gerenciamento de infraestrutura, está ganhando for?a no cenário de AIOps. A integra??o da AIOps com plataformas de bate-papo permite comunica??o e colabora??o em tempo real entre as equipes de TI, promovendo um ambiente operacional mais ágil e ágil.

A AIOps é uma grande promessa para transformar as opera??es de TI. ? medida que a análise preditiva, a análise automatizada da causa raiz e outros recursos avan?ados se tornam mais predominantes, a AIOps está pronta para revolucionar a maneira como os profissionais de TI gerenciam e otimizam infraestruturas complexas. Adotar esses avan?os e se manter informado sobre as últimas tendências em AIOps será essencial para se manter competitivo e bem-sucedido no cenário em evolu??o das opera??es de TI.

Uma maneira importante de aproveitar ao máximo a AIOps é por meio da plataforma Pure1? AIOps, que ajuda a consolidar todas as suas fontes de dados em uma única solu??o de gerenciamento de armazenamento. Com suporte de IA, o Pure1 Meta? automatiza o acompanhamento, o monitoramento e a análise da sua infraestrutura aproveitando a análise preditiva para identificar problemas antes que eles surjam. Conhecimento é poder, e o Pure1 pode ajudar você a retomar o controle dos seus dados.