Definición de AIOps

La inteligencia artificial para operaciones de IT (AIOps) automatiza los procesos de IT (incluida la detección de anomalías, la correlación de eventos, la ingesta y el procesamiento de datos operativos) aprovechando la big data y el machine learning.

Con AIOps, los equipos pueden reducir en gran medida el tiempo y el esfuerzo necesarios para detectar, comprender, investigar y resolver incidentes a escala. Poder ahorrar tiempo de solución de problemas permite a los equipos de IT enfocarse en proyectos y tareas de mayor valor.

¿Cómo funciona la AIOps?

La AIOps consolida el monitoreo y agrega machine learning y análisis estadístico para identificar amenazas y remediar problemas en tiempo real. Por lo general, usa una plataforma de datos escalable para reunir todos los tipos de datos de IT. Esto puede incluir:

  • Datos históricos
  • Logs y métricas
  • Datos de eventos y rendimiento
  • Infraestructura y datos de red
  • Datos relacionados con incidentes
  • Datos de aplicaciones, como rastreos

Con todos estos datos centralizados, las herramientas de AIOps aplican analíticas avanzadas y machine learning a fin de identificar de forma proactiva y precisa problemas que requieren atención. Estas herramientas son necesarias para analizar la mera cantidad de datos de observabilidad sin procesar que generan las organizaciones modernas. Estos datos suelen ser complejos, dado que las aplicaciones, cargas de trabajo e implementaciones siguen siendo distribuidas y están dispersadas en el cloud (híbrido o multicloud).

Las plataformas de AIOps ayudan a gestionar la complejidad y la gran velocidad de cambio que caracteriza a los entornos modernos. Estas herramientas pueden ayudar a los equipos de IT a hacer lo siguiente:

  • Identificar alertas importantes: no todos los eventos se crean de la misma forma. AIOps puede separar las señales (anomalías) del ruido (todo lo demás).
  • Habilitar el análisis de la causa raíz: las herramientas de AIOps pueden identificar síntomas de un problema mayor, revelar factores correlacionados y sugerir soluciones para resolver el problema.
  • Monitorear en tiempo real: en un nivel básico, las herramientas de AIOps pueden monitorear varios sistemas diferentes en busca de anomalías. Luego, los equipos correctos pueden recibir notificaciones cuando ocurre un problema. Esto puede llevarse un paso más adelante con la autocorrección, la capacidad de permitir alertas para desencadenar respuestas del sistema. Gracias a la autocorrección, los problemas pueden resolver antes de que los usuarios finales se den cuenta de que ocurrieron.
  • Mejorar de forma continua: como todo lo que aprovecha el machine learning, mejora con el tiempo. A medida que se identifican y resuelven problemas, los modelos pueden aprender y adaptarse, lo que los ayuda a abordar mejor problemas futuros.

Capacidades de AIOps; lo que necesita tu sistema

A fin de aprovechar al máximo tu inversión en la herramienta, las soluciones de AIOps necesitan las capacidades correctas. Estas incluyen:

  • Integraciones: para que una herramienta de AIOps sea efectiva, debe tener integraciones amplias en las herramientas y sistemas que ya utilizas. Esto puede ayudarte a ingestar datos de un amplio rango de fuentes a fin de identificar qué está funcionando y qué no en tu organización.
  • Mapeo y rastreo: poder ver tu infraestructura, procesos, flujos de transacciones y dependencias con visualizaciones intuitivas permite a los equipos comprender mejor qué está sucediendo con una vista panorámica. Los equipos, como tales, necesitan capacidades de mapeo de dependencias de servicios y rastreo distribuido para brindar soporte a las investigaciones de los datos de telemetría.
  • Enfoque de plataforma: aprovechar una plataforma unificada para AIOps que soporte observabilidad, APM y más puede brindarte una vista única de tus datos y derribar los silos tradicionales.
  • Soporte para tecnologías nativas del cloud: Las herramientas de AIOps deben poder agregar datos de contenedores, microservicios y herramientas de orquestación, como Kubernetes. Esto ayuda a las herramientas de AIOps a saber qué está sucediendo tanto en el nivel de una aplicación como de la infraestructura, lo cual ayuda a brindar soporte para la escalabilidad y los flujos de trabajo de DevOps.

¿Quién usa AIOps?

La AIOps la usan los equipos de IT y DevOps para obtener información a partir de grandes cantidades de datos que se originan en diversas fuentes. La capacidad de AIOps para usar analíticas avanzadas y machine learning la convierte en una solución esencial para las empresas progresistas con ecosistemas digitales complejos.

¿Por qué es importante AIOps?

AIOps es importante porque puede ayudar a operaciones de IT a dedicar menos tiempo a la solución de problemas. Su tiempo puede invertirse mejor en visualizar e implementar sus objetivos. Al aprovechar la AI y el machine learning, AIOps puede ayudar a lo siguiente:

Agregar varias fuentes de datos
Muchas soluciones de AIOps pueden monitorear archivos de log, datos de configuración, métricas, eventos y alertas. Esto incluye cualquier tipo de datos no estructurados específicos de tu organización. Pueden colocarlos en un mismo lugar y crear un "único panel" para una organización. Una vez centralizados, los datos pueden revisarse de forma mucho más eficiente.

Investigar las causas raíz de los problemas
Uno de los beneficios clave de AIOps es el análisis de causa raíz. AIOps puede ayudar a los equipos a encontrar el origen de cualquier problema que surja en todos los sistemas. Una vez identificado un problema, los equipos de IT pueden ir directo al origen y corregirlo.

Prever situaciones potencialmente problemáticas
AIOps puede usar analíticas predictivas y machine learning para detectar anomalías que tu equipo de IT quizá no note e incluso prever tendencias futuras. Los algoritmos de detección de anomalías de AIOps comparan los datos históricos y en tiempo real de distintas fuentes para buscar patrones inusuales problemáticos. Pueden detectar señales de alarma que tal vez no desencadenen una alerta de prioridad alta, pero que podrían generar problemas importantes más adelante. En algunos casos, AIOps puede resolver problemas de datos totalmente por su cuenta mediante la corrección automática. Sin necesidad de intervención de humanos.

Detectar y filtrar falsas alarmas
La correlación de eventos con AIOps puede detectar y filtrar eventos que se consideran "ruido blanco". Estos eventos de ruido blanco pueden desencadenar una alarma, pero no son problemas importantes, en realidad. El sistema los aparta como elementos de baja prioridad. Esta organización automática permite a tus equipos de operaciones de IT enfocarse primero en las tareas más importantes.

Aprender de forma continua de los flujos de datos
Un trabajo de machine learning de AIOps se mejora a sí mismo con el análisis de todos los flujos de datos. A medida que los modelos de ML avanzan, mejoran en la identificación de las anomalías a las que se enfrenta tu empresa. Los modelos de machine learning supervisados incorporan la entrada del usuario para comprender de manera más precisa tus prioridades con el tiempo. A medida que tu empresa evoluciona, también lo hace la AIOps, que se vuelve más útil para tu equipo de Ops.

Cinco beneficios de AIOps

  1. Brinda soporte a tu fuerza laboral
    Los equipos de operaciones y DevOps sumamente calificados pueden verse abrumados con el trabajo manual y tedioso de analítica de datos. AIOps les permite automatizar estas tareas y compensar partes de su carga de trabajo. Al delegar análisis tediosos a la solución de AIOps, pueden enfocar su experiencia donde más se la necesita.
  2. Acelera el desarrollo de nuevos servicios y productos
    AIOps le permite a tu empresa avanzar más rápido. Con el soporte de analíticas basadas en AI, tus equipos pueden acelerar nuevas funciones y servicios de IT. Mediante la revelación de la información más relevante de una gran cantidad de datos de telemetría y eventos, AIOps también logra que el proceso de gestión de incidentes sea más eficiente.
  3. Ofrece una vista amplia del entorno de IT
    Las soluciones de AIOps pueden aprovechar los lagos de datos o almacenes de datos para almacenar y agregar de forma eficiente diferentes flujos de datos en una ubicación centralizada. Las analíticas y los dashboards interdisciplinarios reúnen todo para que los equipos de operaciones no tengan que dividir su atención en varias vistas aisladas.
  4. Aumenta la satisfacción del cliente
    AIOps también monitorea elementos de rendimiento, como tiempos de respuesta, uso y disponibilidad. Las analíticas predictivas ayudan a evitar incidentes e interrupciones, lo que te permite resolver problemas y lanzar actualizaciones más rápido y de una mejor manera. AIOps, como tal, te ayuda a brindar al usuario final una experiencia sin inconvenientes, lo cual brinda una buena imagen tuya y de tu marca.
  5. Ahorra dinero
    AIOps disminuye el tiempo de resolución promedio (MTTR) y detiene las interrupciones antes de que comiencen. También puede ofrecer información respecto a qué cargas de trabajo impulsan los costos en tu organización. Dado que arregla errores costosos más rápido y usa tus equipos con más eficiencia, AIOps libera un poco más tu presupuesto.

¿En qué se diferencia AIOps de DevOps y MLOps?

AIOps y MLOps son disciplinas complementarias. DevOps es un conjunto de prácticas y herramientas que puede beneficiarse de ambas.

AIOps frente a DevOps

DevOps representa un cambio de cultura para las organizaciones. Optimiza procesos en el desarrollo y las operaciones a fin de permitir un ciclo de vida de desarrollo y lanzamiento de software más eficiente. Tanto AIOps como DevOps resaltan los beneficios de la automatización; eliminan tareas manuales que requieren mucho tiempo para que los equipos puedan trabajar de forma más inteligente.

DevOps usa software para automatizar e integrar procesos para los equipos de IT y desarrollo de software a fin de que puedan trabajar de manera más eficiente. Optimiza el trabajo de desarrollo implementando integración continua y entrega continua (CI/CD).

AIOps incorpora tecnologías de AI y machine learning para monitorear y gestionar sistemas a fin de resolver los problemas más rápido. Esto puede complementar los procesos de DevOps automatizando el análisis de datos de modo que los desarrolladores y equipos de Ops no se vean abrumados por la tarea de revisar un aluvión de datos. Gracias a esto, los equipos pueden evitar horas de análisis manual, tomar decisiones mejor informadas y alertar de manera proactiva a los miembros del equipo respecto a cualquier problema.

Juntos, AIOps y DevOps permiten a los equipos observar el sistema completo, en lugar de enfocarse en herramientas y capas de infraestructura específicas.

 

 

AIOps frente a MLOps

MLOPS (operaciones de machine learning) es una disciplina complementaria de AIOps. Mientras que AIOps emplea machine learning para permitir operaciones de IT más eficientes, MLOps se centra en estandarizar el despliegue de modelos de machine learning. MLOps se ocupa de desplegar, mantener y monitorear los modelos en producción. Esto puede incluir la incorporación entradas de comentarios para el redespliegue de modelos mejorados.

¿Cómo se usa AIOps para los servicios financieros?

AIOps para servicios financieros ayuda a las organizaciones a automatizar el análisis de datos y monitorear a escala. Para muchas instituciones financieras, las soluciones de AIOps representan una red de seguridad al migrar los sistemas locales tradicionales al cloud. Estas soluciones pueden hacer lo siguiente:

  • Mejorar la eficiencia operativa: poder comprender los problemas de forma holística elimina la carga para los equipos de revisar varios sistemas de forma manual.
  • Cumplir y superar las expectativas de los clientes: en la industria financiera, las experiencias de cliente en línea son una prioridad estratégica clave. Con AIOps, las organizaciones pueden asegurarse de que los clientes obtienen el acceso en tiempo real que necesitan resolviendo los incidentes con rapidez.
  • Gobernanza de datos: las soluciones de AIOps pueden ayudar a identificar y documentar fuentes de datos, lo que proporciona un rastro necesario para la gobernanza.
  • Reducir los costos: AIOps puede automatizar muchas de las tareas repetitivas con las que puede lidiar un equipo de soporte actualmente, por ejemplo, problemas de inicio de sesión o de contraseña olvidada. Esto libera tiempo a los equipos de IT, lo que les permite ocuparse de desafíos más importantes.

Cliente destacado de servicios financieros: PSCU
PSCU usó Elastic para aumentar sustancialmente la cantidad de fuentes de datos que podía ingestar. AIOps les permitió mejorar su respuesta a las demoras en centros de llamadas y los posibles impactos sobre el cliente, como las catástrofes naturales.

Conoce más sobre Elastic para servicios financieros

¿Cómo se usa AIOps para el sector minorista?

Los actuales clientes minoristas expertos digitales buscan una experiencia de usuario sin inconvenientes. AIOps puede ayudar a los minoristas a deleitar a los clientes detectando y resolviendo problemas de forma proactiva. Con AIOps, los minoristas pueden mejorar la eficiencia operativa y responder de forma automática a problemas comunes antes de que afecten a los clientes. Resolver los problemas antes de que se conviertan en una preocupación mayor contribuye al crecimiento de los ingresos y mejora la lealtad de los clientes.

Las organizaciones también pueden analizar los datos históricos para prever tendencias futuras, lo que ayuda a los equipos a tomar decisiones respecto a qué productos y servicios ofrecer. Contar con un sistema centralizado proporciona a los equipos visibilidad de su inventario global que cambia con rapidez a fin de anticipar mejor cuándo se deben eliminar productos de un sitio web.

Cliente destacado minorista: The Home Depot Cuando Home Depot se enfrentó a una serie de interrupciones de red, Elastic se autorreparó incluso antes de que los servidores del balanceador de cargas lo notaran. El gerente/arquitecto de IT sénior del gigante de mejoras hogareñas destaca que Elastic "lidia con la pérdida de servidores con elegancia".

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Empodera a tu organización con soluciones de AIOps de Elastic

Elastic Observability es una solución de AIOps que brinda visibilidad del stack completo de entornos complejos nativos del cloud. Se reconoció a Elastic como una de las empresas con Mejor desempeño en The Forrester Wave™: Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps) (The Forrester Wave: Inteligencia artificial para operaciones de IT [AIOps]) en el trimestre 4 de 2022.

Elastic Observability puede hacer lo siguiente:

  • Monitorear logs para centralizar y buscar en petabytes de logs, con facilidad
  • Usar el monitoreo de rendimiento de aplicaciones (APM) para acelerar el desarrollo y mejorar la calidad del código
  • Simplificar el monitoreo de infraestructura a escala
  • Medir y rastrear el rendimiento y la interacción de los usuarios
  • Monitorear y verificar la experiencia de cliente de forma proactiva

Conoce cómo puedes usar Elastic Observability para aprovechar AIOps para tu organización