¿Qué es AIOps y por qué es importante en los negocios? FourWeekMBA

AIOps es la aplicación de la inteligencia artificial a las operaciones de TI. Se ha vuelto particularmente útil para la TI moderna. Management en entornos híbridos, distribuidos y dinámicos. AIOps se ha convertido en un componente operativo clave de los modernos digitalorganizaciones basadas en software y algoritmos.

Aspecto	Explicación
Descripción general del concepto	AIOPS, corto para Inteligencia artificial para operaciones de TI, es un enfoque que combina tecnologías de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) con operaciones de TI tradicionales para mejorar la gestión y automatización de los sistemas e infraestructura de TI. AIOps tiene como objetivo mejorar la eficiencia, fiabilidad y actuación de las operaciones de TI por analizando grandes cantidades de datos y proporcionar conocimientos prácticos y capacidades de automatización. Ha ganado protagonismo en el contexto de DevOps, la computación en nubey transformación digital iniciativas.
Capacidades Clave	AIOps abarca varias capacidades: 1. Recopilación de datos: recopilación de datos de diversas fuentes, incluidos registros, métricas, eventos e interacciones de los usuarios. 2. Análisis de los datos: uso de algoritmos de IA y ML para detectar patrones, anomalías y tendencias dentro de los datos. 3. Análisis predictivo: Pronosticar posibles problemas o interrupciones antes de que ocurran. 4. Automatización: Implementar respuestas automatizadas a problemas identificados, como remediación o ampliación de recursos. 5. Análisis de causa raíz: Determinar las causas subyacentes de los problemas para prevenir su recurrencia. 6. Supervisión en tiempo real: Monitoreo continuo de los entornos de TI para una respuesta rápida.
Aplicaciones	AIOps se aplica en varias funciones y dominios de TI: 1. Gestión de operaciones de TI: Automatización de tareas rutinarias, seguimiento y resolución de incidencias. 2. Gestión del rendimiento de aplicaciones: Identificar y resolver cuellos de botella de rendimiento en aplicaciones de software. 3. Gestión de Infraestructura: Optimización de la asignación de recursos y la planificación de capacidades. 4. Seguridad: Detectar y responder a amenazas y vulnerabilidades de seguridad. 5. Servicio de mesa: Mejorar la asistencia al usuario y la resolución de problemas. 6. DevOps: Integrar AIOps en el proceso de DevOps para una mejora continua.
Beneficios	La implementación de AIOps ofrece varios beneficios: 1 Eficiencia mejorada: La automatización reduce la intervención manual y los tiempos de respuesta. 2. Confiabilidad mejorada: La identificación y resolución proactiva de problemas conducen a una mayor confiabilidad del sistema. 3. Reducción de costo: La optimización de recursos y la reducción del tiempo de inactividad resultan en ahorros de costos. 4. escalabilidad: AIOps puede escalar para manejar entornos de TI grandes y complejos. 5. Mejor experiencia de usuario: El rendimiento y la confiabilidad mejorados conducen a una mejor experiencia de usuario.
Desafíos y Riesgos	Los desafíos incluyen calidad de los datos, complejidad de la integración, adopción culturaly privacidad de datos preocupaciones. También existe el riesgo de depender excesivamente de la IA, lo que generará posibles problemas si los modelos de IA no están bien entrenados o no se interpretan correctamente.

Comprender AIOps

El término AIOps fue acuñado por primera vez por la empresa global de investigación y asesoría Gartner en 2016.

AIOps utiliza capacidades de big data y aprendizaje automático para mejorar las operaciones de TI. Permite a las empresas:

Identificar eventos y patrones significativos relacionados con el sistema. actuación y disponibilidad.
Diagnostique e informe las causas raíz rápidamente para la intervención y resolución de personas o máquinas.
Agregue grandes volúmenes de datos de operaciones de TI relacionados con aplicaciones, herramientas de análisis y componentes de infraestructura.

En cada uno de los ejemplos anteriores, AIOps reemplaza operaciones de TI manuales múltiples y, a veces, enrevesadas con una plataforma de IA única e inteligente. Como resultado, los equipos pueden responder a los problemas de forma rápida y proactiva. En algunos casos, es posible que los equipos humanos no necesiten responder en absoluto.

AIOps también busca cerrar la brecha entre un entorno de TI cada vez más dinámico y las expectativas de los usuarios en torno a la aplicación. actuación y disponibilidad.

En la siguiente sección, veremos más de cerca cómo se está cerrando esta brecha con más detalle.

¿Cómo AIOps cierra la brecha?

Cabe señalar que AIOps no es una panacea para aumentar la eficiencia y actuación.

Las empresas se darán cuenta al máximo propuesta de de AIOps utilizándolo como un dispositivo independiente plataforma incorporando datos de todas las fuentes de monitoreo de TI.

Los datos se procesan a través de algoritmos que agilizan y automatizan el monitoreo de las operaciones de TI.

Hay cinco tipos:

Selección de datos

Aquí, los algoritmos se utilizan para filtrar grandes cantidades de datos superfluos para encontrar elementos que indiquen un problema.

En la mayoría de las empresas, AIOps utiliza algoritmos de entropía para filtrar datos de redes, infraestructura, aplicaciones, cloudy componentes de almacenamiento.

Descubrimiento de patrones

¿Existen relaciones o correlaciones entre los elementos de datos seleccionados?

¿Cuáles son las causas y los sucesos posteriores?

¿Cómo se pueden agrupar para más análisis usando texto, tiempo y topología?

Inferencia

O identificando las causas raíz de los problemas u otros problemas recurrentes para rectificarlos de inmediato.

Colaboración

¿Cómo puede un algoritmo aplicar los conocimientos obtenidos de la resolución de problemas para incidentes futuros?

Es decir, ¿se puede acelerar el proceso de resolución de problemas o, mejor aún, se pueden identificar los problemas antes de que ocurran?

Los resultados se comparten en un entorno colaborativo virtual que es particularmente importante para los problemas que trascienden los límites asociados con la tecnología, el departamento o el nivel de habilidad.

Automatización

Siempre que sea posible, la respuesta y la remediación deben automatizarse para que las soluciones sean más precisas, oportunas y el costo-eficaz.

Los flujos de trabajo mejorados se pueden activar con o sin intervención humana.

Ejemplos de AIOps

En la sección final, echemos un breve vistazo a algunas de las formas interesantes y emocionantes en que AIOps está ayudando a las empresas del mundo real.

Grupo Schaeffler

Schaeffler Group es una empresa alemana que fabrica componentes de precisión para diversas máquinas en los sectores automotriz, aeroespacial e industrial.

La empresa utiliza el AIOps PRODUCTO Visión IntelliMagic para actuación monitoreo y detección de cuellos de botella en más de 50 sistemas de almacenamiento en más de 20 ubicaciones.

La empresa utiliza sistemas de almacenamiento de muchos fabricantes diferentes, por lo que la supervisión centralizada de actuación y varios acuerdos de nivel de servicio (SLA) lo ayudan a mantenerse ágil y receptivo.

La PRODUCTO también permite que Schaeffler realice análisis de tendencias e identifique actuación valores que, a su vez, proporcionan una evaluación simple de la eficacia del nuevo hardware.

IBM

IBM Cloud Pak for Watson AIOps es un plataforma que permite a las empresas reducir los costos operativos e implementar inteligencia artificial avanzada y explicable en toda la cadena de herramientas de operaciones de TI.

Watson AIOps está capacitado para realizar conexiones entre fuentes de datos y herramientas de TI comunes en tiempo real, lo que significa que el incidente Management y el proceso de remediación es más eficiente.

Características principales de este AIOps plataforma incluyen:

Ruido de evento reducido

De IBM plataforma utiliza inteligencia artificial para consolidar y agrupar eventos automáticamente en conjuntos de datos de incidentes más inteligentes y procesables.

Esto reduce la prevalencia de los procesos manuales.

Operaciones de chat

Arreglos recomendados y puntos de automatización y entregados a los equipos además de otras alertas e información.

Integración de cadenas de herramientas

La plataforma es compatible con más de 100 herramientas de operaciones de TI de algunos de los proveedores más populares en el energético.

Estos incluyen Slack, Azure, GitHub, AWS, SAP y Oracle.

servicio ahora

La plataforma ServiceNow Now empodera a las empresas y las personas con procesos más optimizados y la capacidad de conectar silos para una experiencia más fluida.

Now Platform también ofrece estos beneficios:

Experiencias más atractivas

Experiencias omnicanal intuitivas que son tan fáciles de usar como las aplicaciones de consumo comunes y aumentan la satisfacción del usuario.

Aumento de la productividad

En un único espacio de trabajo configurable, los equipos pueden resolver problemas más rápidamente con herramientas especialmente diseñadas.

También pueden aumentar la eficiencia mediante la utilización de información basada en el contexto y la capacidad de crear experiencias atractivas.

Automatización

Now Platform se trata de trabajar de manera más inteligente y rápida. La inteligencia artificial y el análisis automatizan tareas menores y hacen predicciones, lo que libera a los equipos para que se concentren en trabajos más importantes.

Innovation

Cualquier individuo a través del empresa puede automatizar, ampliar o crear aplicaciones de flujo de trabajo en una única plataforma unificada.

Splunk

Splunk es el único AIOps plataforma en esta lista con predictivo Management, visibilidad de pila completa en cloud ambientes y una verdadera solución de monitoreo de servicios de extremo a extremo.

De la compañía plataforma moderniza las carteras de TI al:

Uso de análisis predictivos y aprendizaje automático para evitar el tiempo de inactividad y reducir el impacto en el cliente.
Incidente de racionalización Management para reducir la complejidad y el ruido, y
Correlación de datos de métricas, seguimientos y eventos para una visibilidad de 360 grados.

El análisis predictivo, que está impulsado por algoritmos de aprendizaje automático y datos históricos de estado del servicio, puede predecir incidentes futuros con 30 minutos de anticipación.

Los paneles de servicio de Splunk también permiten a los equipos identificar las causas raíz del problema a nivel de código.

Molina Healthcare es una de las 500 empresas de Fortune organización que ha experimentado un rápido crecimiento y una posterior explosión de datos en los últimos años.

Antes de implementar AIOps, la empresa tenía herramientas de operaciones de TI costosas y dispares.

La solución de problemas fue un proceso laborioso y ad hoc en el que los problemas se resolvieron mediante el proceso de eliminación.

Además, había poca o ninguna priorización de tareas.

El resultado final fue que el personal de TI pasó horas al teléfono resolviendo problemas.

Con Splunk, la empresa pudo reducir su tiempo medio de reparación (MTTR) en un 63 % y el número de incidentes de TI en un 80 %.

Muchas de las herramientas anticuadas de Molina fueron desmanteladas a favor de la solución AIOps que era automatizada, escalable y más fácil de usar.

Para llevar clave

AIOps utiliza capacidades de big data y aprendizaje automático en la aplicación de inteligencia artificial a las operaciones de TI. El término fue acuñado por primera vez por la empresa de investigación Gartner en 2016.
AIOps reemplaza procesos manuales múltiples y algo complicados con una única solución inteligente. En términos más generales, ayuda a las empresas a cumplir con las expectativas de los usuarios frente a operaciones de TI cada vez más dinámicas.
AIOps utiliza algoritmos para agilizar y automatizar el monitoreo de operaciones mediante la selección de datos, el descubrimiento de patrones, la inferencia, la colaboración y la automatización.

Aspectos destacados clave de AIOps: inteligencia artificial para operaciones de TI:

Definición y propósito: AIOps se refiere a la aplicación de inteligencia artificial (IA) a las operaciones de TI. Se utiliza en la TI moderna. Management, especialmente en entornos híbridos, distribuidos y dinámicos, mejorando la eficiencia y actuación.
Componentes de AIOps:
- Utiliza big data y aprendizaje automático para mejorar las operaciones de TI.
- Identifica eventos y patrones en el sistema. actuación.
- Diagnostica rápidamente las causas raíz para la intervención y resolución.
- Agrega datos de operaciones de TI de aplicaciones, herramientas de análisis e infraestructura.
Beneficios de AIOps:
- Agiliza las operaciones manuales de TI en una plataforma inteligente de IA.
- Permite una respuesta rápida y proactiva a los problemas.
- Cierra la brecha entre los entornos de TI dinámicos y las expectativas de los usuarios.
Cómo AIOps cierra la brecha:
- Utilizado como independiente plataforma incorporando datos de varias fuentes de monitoreo de TI.
- Los algoritmos filtran datos (selección de datos) y descubren patrones (descubrimiento de patrones).
- Se identifican las causas fundamentales (inferencia) y se comparten conocimientos (colaboración).
- La respuesta y la remediación están automatizadas (automatización).
Ejemplos de implementaciones de AIOps:
- Grupo Schaeffler: Utiliza AIOps para actuación monitoreo a través de múltiples sistemas de almacenamiento.
- IBM Cloud Pak para Watson AIOps: Reduce los costos operativos al conectar fuentes de datos y herramientas de TI.
- : empodera a las empresas con procesos optimizados y automatización.
- Splunk: ofrece análisis predictivos y visibilidad completa para la mejora de las operaciones de TI.
Conclusión clave:
- AIOps emplea IA y big data para mejorar las operaciones de TI.
- Reemplaza los procesos manuales con soluciones inteligentes de IA.
- AIOps cierra la brecha entre los entornos de TI dinámicos y las expectativas de los usuarios.
- Los algoritmos impulsan el filtrado de datos, el descubrimiento de patrones, la identificación de la causa raíz, la colaboración y la automatización.
- Las empresas del mundo real se benefician de AIOps en áreas como actuación monitoreo, reducción de incidentes y análisis predictivo.

Marcos relacionados	Descripción	Cuando aplicar
Aprendizaje automático (ML)	– Un subconjunto de inteligencia artificial que permite a los sistemas aprender y mejorar a partir de la experiencia sin estar programados explícitamente. Aprendizaje automático (ML) Los algoritmos analizan datos, identifican patrones y hacen predicciones o decisiones para automatizar tareas y mejorar el rendimiento.	– Al analizar grandes conjuntos de datos o predecir el comportamiento del sistema. – Aplicando Aprendizaje automático (ML) algoritmos para detectar anomalías, predecir fallas y automatizar tareas de remediación de manera efectiva, mejorando la eficiencia operativa y la confiabilidad en entornos AIOps.
Aprendizaje profundo (DL)	– Una rama del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales con múltiples capas para aprender patrones y representaciones complejos a partir de datos. Aprendizaje profundo (DL) Los algoritmos se destacan en el procesamiento de datos no estructurados, como imágenes, texto y audio, y son capaces de aprender características jerárquicas.	– Al procesar datos no estructurados o realizar tareas complejas de reconocimiento de patrones. – Aprovechamiento Aprendizaje profundo (DL) Modelos como redes neuronales convolucionales (CNN) y redes neuronales recurrentes (RNN) para analizar datos de registro, extraer información y detectar anomalías de manera efectiva, mejorando la inteligencia y la automatización en entornos AIOps.
Análisis estadístico	– Un método para analizar datos y sacar conclusiones de ellos utilizando técnicas y modelos estadísticos. Análisis estadístico Implica estadística descriptiva, prueba de hipótesis, análisis de regresión y visualización de datos para descubrir patrones, relaciones y tendencias en los datos.	– Al explorar relaciones de datos o probar hipótesis en AIOps. – Aplicando Análisis estadístico técnicas para analizar métricas del sistema, identificar correlaciones y validar hipótesis de manera efectiva, informando la toma de decisiones y la resolución de problemas en entornos AIOps.
Procesamiento del lenguaje natural (PNL)	– Una rama de la inteligencia artificial que permite a las computadoras comprender, interpretar y generar el lenguaje humano. Procesamiento del lenguaje natural (PNL) Los algoritmos procesan datos de texto, extraen significado y realizan tareas como análisis de sentimientos, clasificación de texto y reconocimiento de entidades nombradas.	– Al analizar registros textuales o realizar análisis de sentimiento. – Utilizando Procesamiento del lenguaje natural (PNL) técnicas para analizar mensajes de registro, extraer información relevante y clasificar eventos de manera efectiva, lo que permite la comprensión semántica y el conocimiento del contexto en entornos AIOps.
Análisis de series temporales	– Un método para analizar secuencias de puntos de datos recopilados a lo largo del tiempo para identificar patrones, tendencias y anomalías. Análisis de series temporales Implica técnicas como suavizado, descomposición y pronóstico para modelar y comprender patrones de datos temporales.	– Al analizar el rendimiento del sistema o predecir el comportamiento futuro. – Emplear Análisis de series temporales métodos para analizar métricas de rendimiento, detectar tendencias y pronosticar el comportamiento del sistema de manera efectiva, facilitando el monitoreo proactivo y la planificación de capacidad en entornos AIOps.
Análisis Predictivo	– Una rama del análisis avanzado que utiliza datos, algoritmos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático para hacer predicciones sobre eventos o resultados futuros. Análisis Predictivo permite a las organizaciones anticipar tendencias, identificar riesgos y optimizar la toma de decisiones basándose en modelos predictivos.	– Al pronosticar fallos del sistema o anticipar necesidades de capacidad. – Integrando Análisis Predictivo modelos en plataformas AIOps para pronosticar incidentes, predecir la utilización de recursos y optimizar el aprovisionamiento de infraestructura de manera efectiva, mejorando la confiabilidad y la eficiencia en entornos AIOps.
Remediación automatizada	– El proceso de identificación y resolución automática de incidentes o anomalías informáticas sin intervención humana. Remediación automatizada utiliza guías, scripts o algoritmos predefinidos para diagnosticar problemas, aplicar acciones correctivas y restaurar la disponibilidad del servicio de forma autónoma.	– Al responder a incidentes de TI comunes o realizar tareas de mantenimiento de rutina. - Implementar Remediación automatizada capacidades en los flujos de trabajo AIOps para detectar y solucionar problemas recurrentes, automatizar tareas repetitivas y reducir el tiempo medio de resolución de manera efectiva, mejorando la eficiencia operativa y la confiabilidad en entornos AIOps.
La fusión de datos	– El proceso de integrar y combinar datos de múltiples fuentes o sensores para producir una representación o interpretación unificada de los fenómenos subyacentes. La fusión de datos Las técnicas incluyen preprocesamiento, integración, correlación y fusión de datos para obtener conocimientos y tomar decisiones a partir de fuentes de datos heterogéneas.	– Al agregar datos de fuentes dispares o correlacionar eventos. – Emplear La fusión de datos métodos para integrar registros, métricas y eventos de diversos sistemas de TI, correlacionar incidentes relacionados y proporcionar visibilidad integral del estado y el rendimiento del sistema en entornos AIOps.
Detección automatizada de anomalías	– El proceso de identificar automáticamente desviaciones o valores atípicos en el comportamiento del sistema o en las métricas de rendimiento que indican posibles problemas o anomalías. Detección automatizada de anomalías Los algoritmos utilizan métodos estadísticos, aprendizaje automático o reconocimiento de patrones para detectar patrones anormales en los datos.	– Al monitorear el estado del sistema o detectar amenazas a la seguridad. – Integrando Detección automatizada de anomalías capacidades en plataformas AIOps para monitorear continuamente las métricas del sistema, detectar desviaciones del comportamiento normal y activar alertas o acciones de manera efectiva, lo que permite la gestión proactiva de incidentes y la detección de amenazas en entornos AIOps.
Aprendizaje continuo	– Un proceso de mejora y adaptación continua en los sistemas AIOps a través de retroalimentación, experimentación y refinamiento iterativo. Aprendizaje continuo Implica actualizar modelos, algoritmos y flujos de trabajo basados en nuevos datos, conocimientos y comentarios para mejorar el rendimiento y adaptarse a entornos cambiantes.	– Al perfeccionar modelos o adaptarse a condiciones cambiantes. – Estableciendo Aprendizaje continuo Mecanismos en los flujos de trabajo de AIOps para recibir comentarios, actualizar modelos y adaptar estrategias dinámicamente, lo que permite la mejora continua y la agilidad en respuesta a los requisitos o condiciones cambiantes en los entornos de AIOps.