AIOps: um novo modelo de gerenciar TI e os negócios

Com o crescente aumento de dados, não é segredo que as companhias estão perdendo o controle de monitoramento manual de suas operações de TI. Para resolver esse fato, é fundamental buscar por novas soluções que sejam capazes de simplificar a gestão dos ativos digitais. Entre as aplicações existentes no mercado destaca-se o AIOps, que trabalha com a Inteligência Artificial para auxiliar líderes e técnicos na investigação e na resolução de falhas.

Com isso, percebe-se que o ambiente corporativo está deixando de utilizar sistemas obsoletos e se tornando um local que está inserido na transformação digital. Assim, o AIOps tem a capacidade de transformar o modo como se gerencia as operações de TI e não exige que você seja um cientista de dados para aproveitar todas as vantagens oferecidas por essa tecnologia. 

Para que você entenda melhor sobre o assunto, preparamos este artigo para detalhar tudo sobre AIOps e como esse recurso otimiza os processos de TI e empresariais. Boa leitura!

Conceito de AIOps

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) é a inserção da Inteligência Artificial a fim de otimizar as operações de TI. Trata-se de um recurso que une Big Data, Machine Learning e análise de dados para automatizar as atividades de TI, usando como base as informações geradas pelas suas próprias operações. 

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Seu surgimento ocorreu em 2015 com o objetivo de nomear a aplicação de recursos de IA nas operações de TI. Assim, seu desenvolvimento aconteceu devido a uma tendência que crescia constantemente no mercado, em que as ferramentas e os processos comuns não eram mais satisfatórios para atuar com os problemas dos negócios digitais. 

 As principais funções dessa aplicação se baseiam em:

  • captar e agrupar os maiores e cada vez mais volumosas informações de operações criadas por diversos aplicativos e ferramentas de fiscalização de desempenho da infraestrutura de TI;
  • filtrar de modo eficiente ruídos ou sinais a fim de captar eventos e padrões importantes relacionados a falhas disponibilidade e de desempenho do sistema;
  • identificar causas problemáticas iniciais e relatar ao setor de TI para haja uma resposta rápida ou, em determinadas situações, solucionar automaticamente esses contratempos sem intervenção humana.

Dessa forma, ao substituir várias ferramentas de operações de TI manuais por uma solução inovadora, automatizada e inteligente, o AIOps permite que os profissionais das operações de TI possam resolver rapidamente as interrupções e problemas com menos esforços. 

Assim, esse modelo de solução armazena e analisa informações do ambiente digital com algoritmos específicos de Machine Learning, transformando em ações essenciais para as operações de TI. É possível, ainda, processar registros históricos gerados em tempo real, por exemplo. 

Funcionamento do AIOps na prática 

O AIOps trabalha com as fontes de informações existentes de uma empresa, incluindo o monitoramento tradicional de TI, eventos de log, problemas no desempenho da rede etc. os dados captados de todos esses sistemas são processados utilizando um método matemático que é capaz de identificar de forma automática ocorrências sem necessitar realizar uma filtragem manual prévia. 

Outra camada de algoritmos atua na análise de eventos a fim de identificar integração de atividades problemáticas. A filtragem diminui consideravelmente o nível de ruído que os profissionais necessitariam enfrentar, além de evitar duplicidade por conta do roteamento desnecessário de tíquetes para variados grupos.

É possível, assim, criar equipes virtuais rapidamente e permitir que diferentes especialistas trabalhem naquilo que seja prejudicial, ultrapassando os limites organizacionais ou tecnológicos. Os sistemas existentes de gestão de incidentes e criação de tíquetes podem fazer uso de soluções de AIOps e se integrar expressamente aos processos atuais.

Dessa forma, o AIOps otimiza ainda mais a automação. Ele possibilita o acionamento de fluxos de trabalho com ou sem mediação humana. Os recursos de hoje de ChatOps (ferramentas de ChatBot utilizadas como forma de interagir com ações automatizadas de DevOps), por exemplo, fazem uso da automação como uma parte fundamental do processo colaborativo de diagnóstico e precisão.

Com o aumento considerável da precisão e confiabilidade dos sistemas de Macnhine Learning, torna-se viável aplicar métodos eficientes ou ações sem que haja a intervenção humana, o que permite solucionar contratempos antes mesmo que eles provoquem danos.

Os elementos de AIOps

Esse recurso conta com elementos que são fundamentais para as operações de TI. Veja quais são eles.

Dados de TI abrangentes

AIOps tem como objetivo reunir diversos dados de gerenciamento de operações de TI e de gerenciamento de serviços de TI. Isso geralmente é chamado de “dividir silos de dados”, ou seja, reunir informações de ferramentas distintas para que possam dialogar entre si e acelerar a identificação da causa raiz ou habilitar a automação.

Plataforma de Big Data agregada

No núcleo da plataforma se encontra o Big Data. Como os dados são liberados de ferramentas em silos, eles precisam ser reunidos para dar suporte à análise de nível seguinte. Isso necessita ocorrer não apenas off-line — como em uma investigação forense utilizando dados históricos — mas também em tempo real, conforme as informações são introduzidas.

Aprendizado de máquina

Big Data permite a aplicação de Machine Learning para analisar grandes quantidades de dados. Isso não é possível antes de reunir as informações nem por esforço humano manual. O ML automatiza análises manuais existentes e permite novas averiguações: tudo em uma escala e velocidade indisponíveis sem o uso de AIOps.

Monitoramento

Essa é a evolução do domínio ITOM (IT Operations Management) tradicional que integra desenvolvimento (rastreios) e outros dados não ITOM para permitir novas modalidades de correlação e contextualização. Em combinação com o processamento em tempo real, a identificação da causa provável torna-se simultânea com a geração do problema.

União de aplicações

A evolução do domínio ITSM (IT Service Management) inclui comunicação bidirecional com dados ITOM para dar suporte às análises e a criar documentação automaticamente para requisitos de auditoria e regulamentares. A Inteligência Artificial e o Machine Learning se auxiliam de maneira cognitiva no ponto de contato do usuário, por exemplo, chatbots.

Automatização

Esse é o ponto final da cadeia de valor da AIOps. Automatizar a análise, o fluxo de trabalho e a documentação é desnecessário se a responsabilidade pela ação for colocada de volta nas mãos humanas. O ato abrange a codificação do conhecimento do domínio humano na automação e orquestração de impedimento e resposta.

As principais aplicações de AIOps

Após compreender a conceituação dessa solução, confira, a seguir, quais são suas principais aplicações!

Identificação de tendências

Uma atividade comum de AIOps é a previsão e identificação de potenciais tendências — questão que visa ajudar em variados problemas existentes em uma equipe de TI. É a situação, por exemplo, da percepção de infraestrutura no futuro a fim de realizar uma melhoria de recursos (right-sizing), par diminuir gastos e otimizar a força de ambiente de uma organização.

Um ponto importante é a viabilidade de identificar o desenvolvimento de métricas e possíveis falhas de infraestrutura. Dessa forma, torna-se possível utilizar o AIOps como um parceiro nas ações da empresa, a fim de identificar demandas de reorganização e planejamento, notadamente aqueles na equipe de TI da empresa.

Constatação de disfunções

Uma de suas melhores performances é a possibilidade de detecção de disfunções, identificando falhas e erros de padrões, além de compreender tendências na infraestrutura e em aplicações. Dessa forma, é preciso determinar um padrão para que seja viável detectar uma disfunção.

Messa situação, como as métricas podem se modificar consideravelmente ao longo de um dia, a ferramenta de AIOPS pode estipular modelos dinâmicos, em vez de fixos. Com isso, há a possibilidade de criar uma métrica levando em conta variadas situações.

A ferramenta consegue detectar disfunções tanto de forma simples, cobrindo uma única métrica por vez, quanto fazendo uso de diversas métricas em reunião e fazendo as correlações precisas, com o foco de conquistar resultados mais eficientes.

Correlação de eventos

Atualmente, é cada vez mais compreensível que tentar solucionar problemas com métodos obsoletos geralmente não são eficientes. Principalmente por conta do aumento da quantidade de dados, uma vez que as fontes geradoras dessas informações se tornam cada vez maiores.

Assim, a dificuldade das análises é ampliada, questão que complica a correlação de eventos de maneira certeira. No entanto, o AIOps é capaz de solucionar esses eventos, por causa de sua aptidão de análise eficaz e veloz nos processos de monitoração, fazendo com que qualquer incidente seja solucionado de forma ágil.

Como integrar AIOps com suas ferramentas atuais

Uma plataforma AIOps se integra a ferramentas e processos existentes, reunindo informações, percepções e recursos que antes estavam bloqueados em setores desconectados. As equipes de TI usam várias ferramentas de monitoramento para diferentes fins. Cada um é valioso para uma equipe ou função específica, mas o acesso a cada ferramenta e a seus insights e dados é limitado. 

Em vez de se envolver em iniciativas de racionalização de ferramentas para encaixar as necessidades individuais em soluções de tamanho único, o AIOps os une e oferece visibilidade compartilhada perfeita em todas as ferramentas, equipes e domínios.

Da mesma forma, o AIOps melhora e habilita o ITSM, garantindo que apenas incidentes reais e acionáveis ​​sejam criados, evitando, assim, a duplicação. Não há necessidade de descartar a experiência inserida nos processos baseados em ITIL de cada organização.

Por fim, o AIOps também traz automação, integrando orquestração e execução de processos e os tornando diretamente disponíveis para os operadores como automação parcial ou total. 

As organizações de TI normalmente desenvolveram grandes bibliotecas de soluções automatizadas ao longo dos anos, mas precisam garantir que sejam ativadas somente nas condições corretas. O AIOps garante que seja esse o caso, minimizando o risco e maximizando o valor dos investimentos existentes em automação.

Principais vantagens do AIOps

A fim de que entenda todos os benefícios dessa solução, veja, a seguir, quais sãos.

Diminuição de pessoal

Essa ferramenta possibilita que haja uma diminuição de custos com pessoal em NOCs e SOCs, visto que o AIOps, por automatizar diversas atividades, permite que essas equipes sejam reduzidas. Isso pelo fato de que a máquina é capaz de constatar as anomalias de forma mais rápida do que o trabalho humano, até mesmo tentativas de invasão por hackers e outros eventos difíceis de ser identificados por pessoas.

A solução também pode promover uma correlação de eventos de modo mais eficaz, sendo possível dizer quando acontecerá uma tentativa de invasão e em quanto tempo ela deve ocorrer, se nenhuma estratégia for traçada.

Otimização de desempenho

Ao usar as ferramentas corretas de AIOps, é possível colocar em prática mais feitos com menos trabalho, otimizando, dessa forma, todo o desempenho de estruturas e aplicações. É a situação, por exemplo, do monitoramento de soluções que, ao ser realizado, reduz o tempo de resposta e, por conseguinte, simplifica a experiência de usuários.

Segurança do negócio

Outra questão importante é que várias das soluções de AIOps contam como objetivo a segurança de dados, notadamente pelo fato de inserir Machine Learning na análise e correlação de eventos de segurança, o que se torna muito mais eficiente nesses casos.

Dessa forma, é possível que haja uma resposta rápida frente à incidentes de segurança, além de evitar problemas relacionados ao vazamento de informações — pontos que tornam a segurança dos negócios muito mais controlada.

Enfim, a adoção dessa tecnologia em comparação com outras é bastante promissora. Hoje em dia, é possível resolver casos de uso urgentes utilizando automações simples. Porém, com a evolução da Inteligência Artificial e de seus novos casos, é importante contar com novos métodos e o AIOps é uma solução ideal para isso. 

AIOps é uma aplicação de tecnologia e processos que já passou por vários testes e aprovações. O estado atual do monitoramento das operações de TI é bastante promissor, porém, ainda há grandes desafios para serem resolvidos para que toda essa evolução não seja prejudicada. Grande parte das soluções de monitoramento não otimizam o processo de solução de problemas e a ferramenta AIOps é capaz de suprir essas necessidades. 

A ferramenta surge, então, como uma alternativa para esses problemas de gestão de dados. Além do mais, ela entrega praticidade e soluciona alguns contratempos típicos da TiOps. Nesse sentido, pode-se falar que ela está além da Tecnologia da Informação moderna e representa um futuro promissor no mundo da TI

Redação PTI

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