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La inteligencia artificial para las operaciones inform¨¢ticas (AIOps ) fue acu?ada por primera vez por Gartner en 2017 y se refiere a la aplicaci¨®n del aprendizaje autom¨¢tico a los an¨¢lisis de macrodatos para la automatizaci¨®n y la gesti¨®n de las operaciones inform¨¢ticas. Tome cualquier ¨¢rea de las operaciones de TI ¡ªan¨¢lisis de registros, supervisi¨®n de aplicaciones, servicio de asistencia, gesti¨®n de incidentes, etc.¡ª y aumente con la IA y tendr¨¢ AIOps . La IA puede integrarse de muchas maneras en las operaciones de TI existentes para ayudar a su equipo a ser m¨¢s eficiente, proactivo, preciso y productivo. Esta gu¨ªa completa explora qu¨¦ es AIOps, c¨®mo funciona y sus beneficios, retos, casos de uso y herramientas.

AIOps es el aprovechamiento de la IA y el aprendizaje autom¨¢tico para mejorar y automatizar las operaciones de TI. El acr¨®nimo AIOps engloba la fusi¨®n de la inteligencia artificial y las operaciones inform¨¢ticas, lo que refleja su objetivo de gestionar y optimizar de manera inteligente los sistemas inform¨¢ticos.

La AIOps va m¨¢s all¨¢ de las herramientas tradicionales de gesti¨®n de la 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, anomal¨ªas y tendencias que los operadores humanos pueden pasar desapercibidos. Al hacerlo, AIOps permite que las organizaciones aborden de manera proactiva los problemas, predigan los posibles fallos y optimicen el rendimiento.

El n¨²cleo del valor de AIOps es la capacidad de entender el volumen abrumador de datos generados por varios componentes inform¨¢ticos. Los algoritmos de aprendizaje autom¨¢tico juegan un papel fundamental en este proceso, ya que aprenden continuamente de los datos hist¨®ricos, adapt¨¢ndose y evolucionando para comprender mejor las complejidades del entorno inform¨¢tico de una organizaci¨®n.

El an¨¢lisis de datos es otro aspecto cr¨ªtico de AIOps , ya que proporciona la capacidad de extraer informaci¨®n valiosa de diversas fuentes de datos. Esto incluye registros, m¨¦tricas y datos de eventos, que las plataformas AIOps analizan en tiempo real para detectar patrones indicativos de posibles problemas. Al automatizar la correlaci¨®n de estos puntos de datos, AIOps no solo identifica los problemas, sino que tambi¨¦n ayuda a predecir y prevenir las disrupciones futuras.

DevOps frente a AIOps

La sinergia entre DevOps y AIOps se ha vuelto cada vez m¨¢s importante para las organizaciones que necesitan mejorar la eficiencia y optimizar las operaciones. DevOps , o desarrollo y operaciones, es un conjunto de pr¨¢cticas que tiene como objetivo automatizar y mejorar la colaboraci¨®n entre el desarrollo de software y las operaciones de TI.

La relaci¨®n entre DevOps y AIOps es simbi¨®tica. Mientras que DevOps se centra en la colaboraci¨®n y la comunicaci¨®n entre los equipos de desarrollo y de TI, AIOps lleva una capa de inteligencia al lado operativo. Esta colaboraci¨®n garantiza un entorno de TI m¨¢s ¨¢gil y receptivo, alineando sin problemas el desarrollo y las operaciones.

?Qu¨¦ es AIOps determinista?

AIOps determinista es un paradigma dentro de AIOps que hace hincapi¨¦ en la previsibilidad y la fiabilidad de sus operaciones. A diferencia de los enfoques AIOps tradicionales, que pueden depender en gran medida de modelos probabil¨ªsticos, el objetivo de AIOps determinista es proporcionar m¨¢s certeza en los procesos de toma de decisiones. Al incorporar algoritmos y l¨®gica deterministas, este enfoque busca reducir las incertidumbres y hacer que las operaciones de TI sean m¨¢s transparentes y controlables.

En AIOps deterministas, los modelos se basan en reglas y l¨®gica expl¨ªcitas, lo que permite que las organizaciones comprendan mejor el proceso de toma de decisiones. Este nivel de transparencia es crucial para las operaciones de TI que requieren precisi¨®n y fiabilidad. La AIOps determinista se vuelve especialmente beneficiosa en situaciones en las que las consecuencias de los errores o las imprecisiones pueden tener un impacto significativo en las operaciones de la empresa.

?Qu¨¦ es AIOps independiente del dominio?

AIOps independiente del dominio adopta un enfoque m¨¢s amplio al trascender dominios o sectores espec¨ªficos. A diferencia de las soluciones AIOps espec¨ªficas de dominio adaptadas a las caracter¨ªsticas ¨²nicas de un sector concreto, los modelos independientes de dominio est¨¢n dise?ados para ser vers¨¢tiles y adaptables en diversos sectores.

La flexibilidad de AIOps independiente del dominio radica en su capacidad para manejar diversos conjuntos de datos y escenarios operativos sin necesidad de una amplia personalizaci¨®n para cada dominio. Esto lo convierte en un activo valioso para las organizaciones que operan en entornos multifac¨¦ticos, lo que les permite implementar soluciones AIOps sin las limitaciones de las limitaciones espec¨ªficas del dominio.

Por qu¨¦ la AIOps moderna es determinista y independiente del dominio

Las soluciones AIOps modernas adoptan cada vez m¨¢s un enfoque dual, combinando los principios deterministas de la fiabilidad con la versatilidad del agnosticismo de dominio. Esta combinaci¨®n aborda las necesidades cambiantes de las organizaciones que se enfrentan a complejos entornos inform¨¢ticos y diversos dominios operativos.

El aspecto determinista garantiza la precisi¨®n y la fiabilidad en la toma de decisiones, reduciendo el riesgo de errores y proporcionando un proceso AIOps m¨¢s transparente y comprensible. Al mismo tiempo, el agn¨®stico de dominio permite que las organizaciones implementen soluciones AIOps sin problemas en diversos sectores, lo que promueve la escalabilidad y la adaptabilidad.

AIOps ayuda a las operaciones de TI a responder m¨¢s r¨¢pidamente a los desastres, minimizando los objetivos de tiempo de recuperaci¨®n (RTO) y los objetivos de punto de recuperaci¨®n (RPO).

La mejor manera de entender la AIOps es considerar lo que un profesional de operaciones de TI t¨ªpico debe hacer para responder a una interrupci¨®n de los servicios y c¨®mo la IA puede automatizar el proceso.

En su ³Ò³Ü¨ª²¹ del Mercado para Plataformas AIOps^1?, Gartner divide el ciclo de respuesta y resoluci¨®n de las disrupciones en tres pasos:

1. Observe: El incidente inicial que provoc¨® la interrupci¨®n debe notarse para que alguien responda a ella. Una plataforma AIOps introduce autom¨¢ticamente registros, m¨¦tricas, alertas, eventos y otros datos necesarios para entender lo que ocurre entre bastidores de una aplicaci¨®n cuando se produce el incidente. En lugar de que un humano extraiga manualmente esa informaci¨®n de fuentes de datos dispares e intente entenderla todo, la plataforma consolidar¨¢ todos estos datos e identificar¨¢ patrones.

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2. Interact¨²e: Este paso implica analizar la informaci¨®n supervisada y diagnosticar la causa ra¨ªz de la interrupci¨®n. La informaci¨®n relevante para resolver el problema se contextualiza y se transmite al personal de operaciones responsable mejor preparado para resolverlo. La herramienta AIOps puede realizar an¨¢lisis de riesgos, automatizar la comunicaci¨®n de responsabilidades y empaquetar datos relevantes para el personal de operaciones de TI.

3. Actuar: La persona directamente responsable (DIR) resuelve el problema, restaurando el servicio a la aplicaci¨®n. Pueden crearse scripts, runbooks y automatizaci¨®n de lanzamiento de aplicaciones (ARA) que se ejecutar¨¢n autom¨¢ticamente la pr¨®xima vez que la herramienta AIOps detecte este problema concreto.

Las ventajas de implementar AIOps incluyen:

Tiempo medio de resoluci¨®n (MTTR) m¨¢s r¨¢pido

AIOps acaba con el ruido operativo, correlacionando los datos de m¨²ltiples entornos inform¨¢ticos para identificar las causas ra¨ªz y proponer soluciones m¨¢s r¨¢pidamente que los esfuerzos manuales. Esto se traduce en una reducci¨®n significativa del MTTR, lo que permite que las organizaciones logren objetivos ambiciosos m¨¢s r¨¢pidamente.

Costes operativos m¨¢s bajos

La identificaci¨®n autom¨¢tica de los problemas operativos y los scripts de respuesta reprogramados reducen los costes operativos, lo que permite una mejor asignaci¨®n de recursos. Esta optimizaci¨®n tambi¨¦n libera recursos de personal para un trabajo m¨¢s innovador, mejorando la experiencia de los empleados.

Observabilidad y colaboraci¨®n mejoradas

Las herramientas de supervisi¨®n AIOps facilitan la colaboraci¨®n entre equipos, mejorando la visibilidad, la comunicaci¨®n y la transparencia. Esto permite una toma de decisiones m¨¢s r¨¢pida y una respuesta a los problemas.?

Gesti¨®n proactiva y predictiva

Con los an¨¢lisis predictivos integrados, AIOps aprende continuamente a identificar y priorizar las alertas urgentes, lo que permite que los equipos inform¨¢ticos aborden los posibles problemas antes de que se conviertan en ralentizaciones o interrupciones.

Experiencia de usuario mejorada

Con los an¨¢lisis predictivos y la resoluci¨®n proactiva de los problemas, AIOps puede contribuir a una mejor experiencia de usuario al minimizar las disrupciones y garantizar la disponibilidad y el rendimiento de los servicios de TI.

Adaptabilidad a la complejidad

A medida que los entornos inform¨¢ticos se vuelven cada vez m¨¢s complejos con la adopci¨®n de la nube, los microservicios y las infraestructuras h¨ªbridas, AIOps se convierte en una herramienta crucial para adaptarse a esta complejidad. La capacidad para analizar grandes cantidades de datos y proporcionar informaci¨®n procesable es esencial para gestionar los ecosistemas inform¨¢ticos modernos.

AIOps utiliza macrodatos, anal¨ªticas avanzadas y capacidades de aprendizaje autom¨¢tico para abordar diversos escenarios:

An¨¢lisis de causa ra¨ªz

El an¨¢lisis de la causa principal, como su nombre indica, tiene como objetivo identificar las razones fundamentales de los problemas e implementar las soluciones adecuadas. Al identificar las causas principales, los equipos pueden evitar los esfuerzos innecesarios dedicados al tratamiento de los s¨ªntomas en lugar de abordar el problema principal. Por ejemplo, una plataforma AIOps puede rastrear el origen de una interrupci¨®n de la red, resolverla r¨¢pidamente y establecer medidas preventivas para evitar problemas similares en el futuro.

Detecci¨®n de anomal¨ªas

Las herramientas AIOps examinan grandes datos hist¨®ricos para descubrir puntos de datos inusuales dentro de un conjunto de datos. Estos valores at¨ªpicos sirven como se?ales para identificar y predecir eventos problem¨¢ticos, como las vulneraciones de datos. Esta capacidad permite que las empresas eviten las consecuencias costosas, como las relaciones p¨²blicas negativas, las multas regulatorias y los declives en la confianza de los consumidores.

Supervisi¨®n del rendimiento

Las aplicaciones modernas suelen implicar m¨²ltiples capas de abstracci¨®n, lo que dificulta la distinci¨®n del servidor f¨ªsico subyacente, el almacenamiento y los recursos de red que soportan aplicaciones espec¨ªficas. AIOps act¨²a como herramienta de supervisi¨®n para la infraestructura de la nube, la virtualizaci¨®n y los sistemas de almacenamiento, proporcionando informaci¨®n sobre m¨¦tricas como el uso, la disponibilidad y los tiempos de respuesta. Adem¨¢s, utiliza capacidades de correlaci¨®n de eventos para consolidar y agregar informaci¨®n, lo que facilita un mejor consumo de informaci¨®n para los usuarios finales.

Adopci¨®n/migraci¨®n de la nube

La adopci¨®n de la nube para las organizaciones suele ser un proceso gradual, lo que da como resultado un entorno multinube h¨ªbrido con m¨²ltiples interdependencias que cambian r¨¢pida y frecuentemente. AIOps ofrece una visibilidad clara de estas interdependencias, lo que reduce significativamente los riesgos operativos asociados con la migraci¨®n a la nube y un enfoque de nube h¨ªbrida.

Adopci¨®n de DevOps

DevOps acelera el desarrollo al permitir que los equipos de desarrollo tengan un mayor control del aprovisionamiento y la reconfiguraci¨®n de la infraestructura. Sin embargo, la TI sigue teniendo que gestionar esta infraestructura. AIOps proporciona la visibilidad y la automatizaci¨®n necesarias para que la TI admita DevOps sin necesidad de realizar esfuerzos de gesti¨®n adicionales sustanciales.

Aqu¨ª tiene una gu¨ªa paso a paso para las organizaciones que buscan implementar con ¨¦xito AIOps , que cubre las herramientas y las tecnolog¨ªas necesarias, los posibles retos y las mejores pr¨¢cticas para una transici¨®n fluida.

Medida 1: Eval¨²e su entorno inform¨¢tico actual

Empiece realizando una evaluaci¨®n completa de su infraestructura, procesos y retos inform¨¢ticos actuales. Identifique los puntos d¨¦biles, las ¨¢reas de ineficiencia y d¨®nde AIOps puede proporcionar el impacto m¨¢s significativo. Este an¨¢lisis inicial ayudar¨¢ a definir metas y objetivos claros para la implementaci¨®n.

Medida 2: Establecer objetivos y metas claros

Establecer objetivos espec¨ªficos y medibles para implementar AIOps. Tanto si se trata de mejorar los tiempos de respuesta a los incidentes como de mejorar la fiabilidad del sistema o de optimizar el uso de los recursos, tener unos objetivos bien definidos guiar¨¢ el proceso de implementaci¨®n y proporcionar¨¢ puntos de referencia para el ¨¦xito.

Medida 3: Seleccione las herramientas AIOps adecuadas

Elija herramientas AIOps que se ajusten a los objetivos y requisitos de su organizaci¨®n. Busque plataformas que ofrezcan funcionalidades como an¨¢lisis de causa ra¨ªz, detecci¨®n de anomal¨ªas y supervisi¨®n del rendimiento. Las herramientas AIOps m¨¢s populares incluyen Splunk , Dynatrace y Moogsoft. Eval¨²e las caracter¨ªsticas, la escalabilidad y las capacidades de integraci¨®n de cada herramienta para asegurarse de que satisfacen las necesidades de su organizaci¨®n.

Medida 4: Integrar 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 la adaptaci¨®n de los procesos actuales o la creaci¨®n de nuevos procesos para adaptarse a las funcionalidades de AIOps. Aseg¨²rese de que los equipos est¨¢n formados en las nuevas herramientas y entiendan c¨®mo encajan en sus operaciones diarias.

Medida 5: Abordar la calidad y la disponibilidad de los datos

La implementaci¨®n exitosa de AIOps depende en gran medida de la calidad y la disponibilidad de los datos. Aseg¨²rese de que los datos de su organizaci¨®n son precisos, est¨¢n actualizados y son accesibles. Establecer pr¨¢cticas de gobernanza de los datos para mantener la integridad de los datos, ya que AIOps depende en gran medida de la informaci¨®n basada en los datos para una toma de decisiones efectiva.

Paso 6: Supere la resistencia cultural

La implementaci¨®n de AIOps puede enfrentarse a la resistencia de los equipos acostumbrados a las operaciones de TI tradicionales. Fomentar una cultura de colaboraci¨®n y enfatizar los beneficios de AIOps para aumentar las capacidades humanas en lugar de sustituirlas. Fomentar la comunicaci¨®n abierta e involucrar a las partes interesadas clave en el proceso de toma de decisiones.

Paso 7: Supervisar y evaluar

Supervise peri¨®dicamente el rendimiento y el impacto de AIOps en sus operaciones de TI. Recopile comentarios de los equipos y los usuarios finales para identificar ¨¢reas de mejora. Utilice indicadores clave de rendimiento (KPI) establecidos en la fase de establecimiento de objetivos para medir el ¨¦xito de la implementaci¨®n de AIOps y realizar los ajustes necesarios.

Los tres retos principales de AIOps son las carencias de conocimientos, la seguridad y la escalabilidad. Veamos brevemente cada uno de ellos.?

Reto 1: Brecha de habilidades

La mayor¨ªa de los departamentos inform¨¢ticos siguen aprendiendo las cosas de AIOps. Invierta en programas de formaci¨®n y mejora de las competencias para salvar la brecha de competencias de sus equipos inform¨¢ticos. Tambi¨¦n puede plantearse colaborar con proveedores de formaci¨®n externos o contratar expertos en AIOps.

Desaf¨ªo 2: Seguridad

Las herramientas AIOps pueden introducir nuevas vulnerabilidades de seguridad en sus sistemas. Priorice las medidas de ciberseguridad y aseg¨²rese de que las herramientas AIOps cumplen las normas y reglamentos del sector. Implemente un cifrado y unos controles de acceso s¨®lidos para proteger los datos confidenciales.

Reto 3: Escalabilidad

A medida que su organizaci¨®n hace crecer sus sistemas basados en AIOps, puede tener problemas con la escalabilidad. Aseg¨²rese de elegir herramientas AIOps que puedan escalarse con el crecimiento de su organizaci¨®n. Reeval¨²e peri¨®dicamente las necesidades de su infraestructura y actualice las herramientas en consecuencia para garantizar una escalabilidad continua.

Herramientas AIOps para la recogida de datos

Splunk: Splunk es una herramienta AIOps vers¨¢til que recopila e indexa datos generados por m¨¢quinas de diversas fuentes, incluidos registros y eventos. Proporciona informaci¨®n en tiempo real sobre el rendimiento del sistema, lo que permite que las organizaciones resuelvan los problemas de manera proactiva.

Logstash: Logstash, que forma parte de Elastic Stack, es un motor de recolecci¨®n de datos de c¨®digo abierto. Adquiere y transforma datos de m¨²ltiples fuentes, lo que facilita la gesti¨®n centralizada de los registros. Logstash admite varios complementos para una integraci¨®n perfecta con diversas entradas de datos.

Herramientas AIOps para la detecci¨®n de anomal¨ªas

Dynatrace: Dynatrace utiliza la detecci¨®n de anomal¨ªas impulsada por la IA para analizar el rendimiento de las aplicaciones y la experiencia del usuario. Establece autom¨¢ticamente una l¨ªnea de base del comportamiento normal, identificando anomal¨ªas que podr¨ªan indicar problemas. La herramienta proporciona informaci¨®n procesable para resolver los problemas r¨¢pidamente.

Moogsoft: Moogsoft utiliza algoritmos de aprendizaje autom¨¢tico para la detecci¨®n de anomal¨ªas en las operaciones de TI. Analiza los patrones de los datos, identifica las desviaciones de la norma y correlaciona los eventos para entender la causa principal de los problemas. Esto acelera la resoluci¨®n de los incidentes.

Herramientas AIOps para la respuesta y la correcci¨®n

Servicio de buscapersonas: PagerDuty es una plataforma l¨ªder de respuesta a incidentes. Se integra con herramientas de supervisi¨®n y alerta, creando autom¨¢ticamente incidentes basados en reglas predefinidas. Facilita la colaboraci¨®n en tiempo real entre los equipos para una resoluci¨®n eficiente de los incidentes.

ServiceNow: ServiceNow combina las capacidades de respuesta y correcci¨®n de incidentes. Automatiza los flujos de trabajo, agilizando el proceso de respuesta. La plataforma de ServiceNow garantiza que los incidentes se documenten, rastreen y resuelvan con una intervenci¨®n manual m¨ªnima.

Herramientas AIOps para el entrenamiento de la IA

TensorFlow: TensorFlow es un marco de aprendizaje autom¨¢tico de c¨®digo abierto desarrollado por Google. Se utiliza ampliamente para entrenar modelos de IA en AIOps . TensorFlow ofrece un conjunto completo de herramientas y bibliotecas, lo que lo hace adecuado para diversas aplicaciones de aprendizaje autom¨¢tico.

PyTorch: PyTorch es otra popular biblioteca de aprendizaje autom¨¢tico de c¨®digo abierto. Conocido por su gr¨¢fico computacional din¨¢mico, PyTorch simplifica el proceso de creaci¨®n y entrenamiento de modelos de IA complejos. Los investigadores y los desarrolladores lo prefieren por su flexibilidad y facilidad de uso.

Estas son las tendencias emergentes de AIOps:

An¨¢lisis predictivos y resoluci¨®n proactiva de problemas

Una de las tendencias importantes de AIOps es el cambio de la gesti¨®n reactiva a la proactiva de la TI. Con los an¨¢lisis predictivos, las plataformas AIOps pueden analizar los datos hist¨®ricos, identificar patrones y predecir posibles problemas antes de que afecten al sistema. Este enfoque proactivo permite que los equipos inform¨¢ticos resuelvan los problemas antes de que los usuarios los detecten, lo que garantiza una mayor fiabilidad del servicio.

Visibilidad e integraci¨®n de extremo a extremo

AIOps se est¨¢ pasando a proporcionar una visibilidad completa de extremo a extremo de los entornos inform¨¢ticos. Esto implica la integraci¨®n con varias herramientas de supervisi¨®n y gesti¨®n de la TI para crear una visi¨®n unificada de toda la infraestructura. Al acabar con los silos y proporcionar una perspectiva hol¨ªstica, las plataformas AIOps permiten una mejor toma de decisiones y una resoluci¨®n m¨¢s r¨¢pida de los problemas.

An¨¢lisis automatizado de la causa principal

La resoluci¨®n de problemas tradicional suele implicar un proceso largo de identificaci¨®n de la causa ra¨ªz de un problema. Las plataformas AIOps est¨¢n avanzando con funcionalidades automatizadas de an¨¢lisis de causa ra¨ªz, aprovechando los algoritmos de aprendizaje autom¨¢tico para identificar la fuente exacta de un problema. Esto no solo acelera la resoluci¨®n de problemas, sino que tambi¨¦n reduce la carga de trabajo de los profesionales inform¨¢ticos.

Integraci¨®n de ChatOps

ChatOps, la pr¨¢ctica de incorporar la colaboraci¨®n a las herramientas utilizadas para la gesti¨®n de la infraestructura, est¨¢ ganando terreno dentro del panorama de AIOps. La integraci¨®n de AIOps con plataformas de chat permite la comunicaci¨®n y la colaboraci¨®n en tiempo real entre los equipos inform¨¢ticos, lo que fomenta un entorno operativo m¨¢s ¨¢gil y receptivo.

AIOps promete transformar las operaciones de TI. A medida que los an¨¢lisis predictivos, los an¨¢lisis automatizados de las causas principales y otras funcionalidades avanzadas son cada vez m¨¢s frecuentes, AIOps est¨¢ preparada para revolucionar la manera en que los profesionales inform¨¢ticos gestionan y optimizan las infraestructuras complejas. Adoptar estos avances y mantenerse informado de las ¨²ltimas tendencias en AIOps ser¨¢ clave para seguir siendo competitivo y tener ¨¦xito en el panorama cambiante de las operaciones de TI.

Una manera clave de aprovechar al m¨¢ximo AIOps es a trav¨¦s de la plataforma AIOps de Pure1?, que le ayuda a consolidar todas sus fuentes de datos en una ¨²nica soluci¨®n de gesti¨®n del almacenamiento. Gracias a la IA , Pure1 Meta ? automatiza el seguimiento, la supervisi¨®n y el an¨¢lisis de su infraestructura, aprovechando los an¨¢lisis predictivos para identificar los problemas antes de que se conviertan en un problema. El conocimiento es poder y Pure1 puede ayudarle a recuperar el control de sus datos.