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Inteligencia artificial para operaciones de TI (AIOps), concepto acu?ado por Gartner en 2017, hace referencia a la aplicaci¨®n de aprendizaje autom¨¢tico sobre t¨¦cnicas de an¨¢lisis de Big Data para la automatizaci¨®n y administraci¨®n de las operaciones de TI. Tome cualquier ¨¢rea de operaciones de TI (an¨¢lisis de registro, monitoreo de aplicaciones, mesa de servicio, administraci¨®n de incidentes, etc.), mej¨®relo con AI y obtendr¨¢ AIOps. Hay muchas maneras en que la AI puede integrarse en las operaciones de TI existentes para ayudar a su equipo a ser m¨¢s eficiente, proactivo, preciso y productivo. Esta gu¨ªa integral explora qu¨¦ es AIOps, c¨®mo funciona y sus beneficios, desaf¨ªos, casos de uso y herramientas.

AIOps aprovecha la AI y el aprendizaje autom¨¢tico para mejorar y automatizar las operaciones de TI. El acr¨®nimo AIOps encapsula la fusi¨®n 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 m¨¢s all¨¢ de las herramientas tradicionales de administraci¨®n 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, anomal¨ªas y tendencias que los operadores humanos podr¨ªan pasar desapercibidos. Al hacerlo, AIOps permite a las organizaciones abordar problemas de manera proactiva, predecir posibles fallas y optimizar el rendimiento.

El coraz¨®n del valor de AIOps es la capacidad de comprender el volumen abrumador de datos generados por varios componentes de TI. Los algoritmos de aprendizaje autom¨¢tico desempe?an 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 de TI de una organizaci¨®n.

El an¨¢lisis de datos es otro aspecto cr¨ªtico de AIOps, 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 problemas, sino que tambi¨¦n ayuda a predecir y prevenir futuras interrupciones.

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 apuntan a 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. Si bien DevOps se centra en la colaboraci¨®n y la comunicaci¨®n entre los equipos de desarrollo y TI, AIOps aporta una capa de inteligencia al lado operativo. Esta colaboraci¨®n garantiza un entorno de TI m¨¢s ¨¢gil y receptivo al alinear sin problemas el desarrollo y las operaciones.

?Qu¨¦ 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 probabil¨ªsticos, AIOps determinista tiene como objetivo 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 a las organizaciones tener una comprensi¨®n m¨¢s clara del proceso de toma de decisiones. Este nivel de transparencia es crucial para las operaciones de TI que requieren precisi¨®n 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.

?Qu¨¦ es AIOps independiente del dominio?

AIOps independiente del dominio adopta un enfoque m¨¢s amplio al trascender dominios o industrias espec¨ªficos. A diferencia de las soluciones de AIOps espec¨ªficas del dominio adaptadas a las caracter¨ªsticas ¨²nicas de un sector en particular, los modelos independientes del dominio est¨¢n dise?ados para ser vers¨¢tiles 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 personalizaci¨®n extensa 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¨¦ AIOps moderno es determinista e independiente del dominio

Las soluciones AIOps modernas est¨¢n adoptando cada vez m¨¢s un enfoque dual, combinando los principios deterministas de confiabilidad con la versatilidad del agnosticismo de dominio. Esta combinaci¨®n aborda las necesidades cambiantes de las organizaciones que se ocupan de panoramas de TI complejos y diversos dominios operativos.

El aspecto determinista garantiza la precisi¨®n y confiabilidad en la toma de decisiones, lo que reduce el riesgo de errores y proporciona un proceso AIOps m¨¢s transparente y comprensible. Al mismo tiempo, el agn¨®stico 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 m¨¢s r¨¢pido, minimizando los objetivos de tiempo de recuperaci¨®n (RTO) y los objetivos de punto de recuperaci¨®n (RPO).

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

En su ³Ò³Ü¨ª²¹ de mercado para plataformas AIOps^1?, Gartner divide el ciclo de responder y resolver interrupciones en tres pasos:

1. Observar: Debe observarse el incidente inicial que desencaden¨® la interrupci¨®n para que alguien pueda responder. Una plataforma AIOps incorpora autom¨¢ticamente registros, m¨¦tricas, alertas, eventos y otros datos necesarios para comprender lo que sucede detr¨¢s de escena de una aplicaci¨®n cuando ocurri¨® el incidente. En lugar de que un humano extraiga manualmente esa informaci¨®n de fuentes de datos dispares e intente darle sentido, la plataforma consolidar¨¢ todos estos datos e identificar¨¢ patrones.

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2. Interact¨²e: Este paso implica analizar la informaci¨®n monitoreada 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 operativo responsable que est¨¦ mejor equipado 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: El individuo directamente responsable (DIR) resuelve el problema, restaurando el servicio a la aplicaci¨®n. Se pueden crear 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 en particular.

Las ventajas de implementar AIOps incluyen:

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

AIOps elimina el ruido operativo, correlacionando los datos de varios entornos de TI para identificar las causas ra¨ªz y proponer soluciones m¨¢s r¨¢pido que los esfuerzos manuales. Esto da como resultado una reducci¨®n significativa de MTTR, lo que permite a las organizaciones lograr objetivos ambiciosos m¨¢s r¨¢pido.

Menores costos operativos

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

Observabilidad y colaboraci¨®n mejoradas

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

Administraci¨®n proactiva y predictiva

Con el an¨¢lisis 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 an¨¢lisis predictivo y la resoluci¨®n 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 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 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, an¨¢lisis avanzado y aprendizaje autom¨¢tico para abordar varios escenarios:

An¨¢lisis de causa ra¨ªz

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

Detecci¨®n de anomal¨ªas

Las herramientas de AIOps analizan una gran cantidad de 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 violaciones de datos. Esta capacidad permite a las empresas eludir consecuencias costosas como relaciones p¨²blicas negativas, multas regulatorias y descensos en la confianza del consumidor.

Monitoreo del rendimiento

Las aplicaciones modernas a menudo implican varias capas de abstracci¨®n, lo que dificulta la distinci¨®n del servidor f¨ªsico subyacente, el almacenamiento y los recursos de red que admiten aplicaciones espec¨ªficas. AIOps act¨²a como una herramienta de monitoreo para la infraestructura de la nube, la virtualizaci¨®n y los sistemas de almacenamiento, lo que proporciona 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 resulta en un entorno de multinube h¨ªbrida 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 empoderar a los equipos de desarrollo con un mayor control sobre el aprovisionamiento y la reconfiguraci¨®n de la infraestructura. Sin embargo, TI a¨²n necesita administrar esta infraestructura. AIOps proporciona la visibilidad y automatizaci¨®n necesarias para que TI admita DevOps sin requerir esfuerzos de administraci¨®n adicionales sustanciales.

Aqu¨ª encontrar¨¢ una gu¨ªa paso a paso para organizaciones que buscan implementar AIOps con ¨¦xito, que cubra las herramientas y tecnolog¨ªas necesarias, los posibles desaf¨ªos y las mejores pr¨¢cticas para una transici¨®n sin problemas.

Paso 1: Eval¨²e su entorno de TI actual

Comience por realizar una evaluaci¨®n integral de su infraestructura, procesos y desaf¨ªos actuales de TI. 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.

Paso 2: Establezca objetivos y metas claros

Establezca objetivos espec¨ªficos 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 utilizaci¨®n de recursos, tener objetivos bien definidos guiar¨¢ el proceso de implementaci¨®n y proporcionar¨¢ puntos de referencia para el ¨¦xito.

Paso 3: Seleccione las herramientas AIOps adecuadas

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

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. Aseg¨²rese de que los equipos est¨¦n capacitados en las nuevas herramientas y comprendan c¨®mo encajan en sus operaciones diarias.

Paso 5: Aborde la calidad y disponibilidad de los datos

La implementaci¨®n exitosa de AIOps depende en gran medida de la calidad y disponibilidad de los datos. Aseg¨²rese de que los datos de su organizaci¨®n sean precisos, est¨¦n actualizados y sean accesibles. Establezca pr¨¢cticas 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 implementaci¨®n de AIOps puede enfrentar la resistencia de los equipos acostumbrados a las operaciones de TI tradicionales. Fomente una cultura de colaboraci¨®n y enfatice los beneficios de AIOps en el aumento de las capacidades humanas en lugar de reemplazarlas. Fomente la comunicaci¨®n abierta e involucre a las partes interesadas clave en el proceso de toma de decisiones.

Paso 7: Monitoree y eval¨²e

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

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

Desaf¨ªo 1: Brecha de habilidades

La mayor¨ªa de los departamentos de TI a¨²n est¨¢n aprendiendo las cuerdas de AIOps . Invierta en programas de capacitaci¨®n y mejora de habilidades para cerrar la brecha de habilidades dentro de sus equipos de TI. Tambi¨¦n puede considerar colaborar con proveedores de capacitaci¨®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 cumplan con los est¨¢ndares y las reglamentaciones de la industria. Implemente encriptaci¨®n robusta y controles de acceso para proteger los datos sensibles.

Desaf¨ªo 3: Escalabilidad

A medida que su organizaci¨®n crece en sus sistemas basados en AIOps, puede tener problemas con la escalabilidad. Aseg¨²rese de elegir herramientas AIOps que puedan escalar con el crecimiento de su organizaci¨®n. Vuelva a evaluar regularmente sus necesidades de infraestructura y actualice las herramientas en consecuencia para garantizar una escalabilidad continua.

Herramientas AIOps para la recopilaci¨®n de datos

Splunk: Splunk es una herramienta vers¨¢til de AIOps que recopila e indexa datos generados por m¨¢quinas de varias fuentes, incluidos registros y eventos. Proporciona informaci¨®n 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 recopilaci¨®n de datos de c¨®digo abierto. Incorpora y transforma datos de varias fuentes, lo que facilita la administraci¨®n centralizada de 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 emplea la detecci¨®n de anomal¨ªas impulsada por AI para analizar el rendimiento de la aplicaci¨®n y la experiencia del usuario. Analiza autom¨¢ticamente el comportamiento normal e identifica anomal¨ªas que podr¨ªan indicar problemas. La herramienta proporciona informaci¨®n procesable para resolver problemas r¨¢pidamente.

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

Herramientas de AIOps para la respuesta y correcci¨®n

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

ServiceNow: ServiceNow combina las capacidades de respuesta a incidentes y correcci¨®n. 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 intervenci¨®n manual m¨ªnima.

Herramientas de AIOps para el entrenamiento de AI

TensorFlow: TensorFlow es un marco de aprendizaje autom¨¢tico de c¨®digo 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 autom¨¢tico.

PyTorch: PyTorch es otra popular biblioteca de aprendizaje autom¨¢tico de c¨®digo abierto. PyTorch, conocido por su gr¨¢fico computacional din¨¢mico, simplifica el proceso de desarrollo y capacitaci¨®n 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:

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

Una de las tendencias significativas en AIOps es el cambio de la administraci¨®n reactiva a la proactiva de TI. Con el an¨¢lisis predictivo, las plataformas AIOps pueden analizar datos hist¨®ricos, 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 integraci¨®n integral

AIOps est¨¢ avanzando hacia la visibilidad integral de los entornos de TI. Esto implica integrarse con varias herramientas de monitoreo y administraci¨®n de TI para crear una vista unificada de toda la infraestructura. Al romper los silos y proporcionar una perspectiva hol¨ªstica, las plataformas AIOps permiten una mejor toma de decisiones y una resoluci¨®n de problemas m¨¢s r¨¢pida.

An¨¢lisis automatizado de la causa ra¨ªz

La resoluci¨®n de problemas tradicional a menudo implica un proceso que consume tiempo para identificar la causa ra¨ªz de un problema. Las plataformas AIOps est¨¢n avanzando con capacidades 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 de TI.

Integraci¨®n de ChatOps

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

AIOps cumple una gran promesa para transformar las operaciones de TI. A medida que el an¨¢lisis predictivo, el an¨¢lisis de causa ra¨ªz automatizado y otras capacidades avanzadas se vuelven m¨¢s frecuentes, AIOps est¨¢ 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 ¨²ltimas tendencias en AIOps ser¨¢ clave para mantenerse competitivo y exitoso en el panorama cambiante de las operaciones de TI.

Una forma clave de aprovechar al m¨¢ximo AIOps es a trav¨¦s de la plataforma AIOps de Pure1?, que ayuda a consolidar todas sus fuentes de datos en una ¨²nica soluci¨®n de administraci¨®n de almacenamiento. Con tecnolog¨ªa de AI, Pure1 Meta? automatiza el seguimiento, el monitoreo y el an¨¢lisis de su infraestructura al aprovechar el an¨¢lisis 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.