O que é o AIOps?

A inteligência artificial para operações de TI (AIOps) automatiza os processos de TI, incluindo detecção de anomalia, correlação de eventos, ingestão e processamento de dados operacionais, utilizando big data e machine learning.

Com o AIOps, as equipes podem reduzir significativamente o tempo e o esforço necessários para detectar, entender, investigar e resolver incidentes em escala. Com a capacidade de economizar tempo de solução de problemas, as equipes de TI podem se concentrar em tarefas e projetos de maior valor.

O AIOps consolida o monitoramento e adiciona machine learning e análise estatística para identificar ameaças e remediar problemas em tempo real. Normalmente, usa uma plataforma de dados escalável para reunir todos os tipos de dados de TI. Isso pode incluir:

• Dados históricos
• Logs e métricas
• Dados de desempenho e eventos
• Dados de infraestrutura e rede
• Dados relacionados a incidentes
• Dados de aplicações, como traces

Com todos esses dados centralizados, as ferramentas de AIOps aplicam analítica avançada e machine learning para identificar de forma precisa e proativa os problemas que precisam de atenção. Essas ferramentas são necessárias para analisar a grande quantidade de dados brutos de observabilidade gerados pelas organizações modernas. Esses dados geralmente são complexos, pois aplicações, cargas de trabalho e implantações continuam distribuídas e dispersas pela nuvem (ambiente de nuvem híbrida ou multinuvem).

As plataformas de AIOps ajudam a gerenciar a complexidade e o dinamismo que caracterizam os ambientes modernos. Essas ferramentas podem ajudar as equipes de TI a:

• Identificar alertas significativos. Nem todos os eventos são criados iguais. O AIOps consegue separar os sinais (anormalidades) do ruído (tudo o mais que está acontecendo).
• Habilitar a análise de causa raiz. As ferramentas de AIOps podem identificar sintomas de um problema maior, revelar fatores correlacionados e sugerir soluções para resolver o problema.
• Monitorar em tempo real. Em um nível fundamental, as ferramentas de AIOps podem monitorar vários sistemas diferentes em busca de anomalias. Assim, as equipes certas podem ser notificadas quando ocorre um problema. Isso pode ser levado adiante com a remediação automática, ou seja, a capacidade de permitir que os alertas disparem respostas do sistema. Com a remediação automática, os problemas podem ser resolvidos antes que os usuários finais saibam que eles aconteceram.
• Melhorar continuamente. Como qualquer coisa que utiliza machine learning, ele melhora com o tempo. Conforme os problemas vão sendo identificados e resolvidos, os modelos aprendem e se adaptam, ajudando-os a lidar melhor com problemas futuros.

Para aproveitar ao máximo seu investimento em ferramentas, as soluções de AIOps precisam dos recursos certos. Isso inclui:

• Integrações. Para que uma ferramenta de AIOps seja eficaz, ela precisa ter integrações abrangentes com as ferramentas e sistemas que você já usa. Isso pode ajudar você a ingerir dados de uma ampla variedade de fontes para identificar o que está funcionando e o que não está em sua organização.
• Mapeamento e tracing. Com a capacidade de ver sua infraestrutura, processos, fluxos de transações e dependências com visualizações intuitivas, as equipes conseguem ter uma ideia melhor do que está acontecendo. Como tal, elas precisam de recursos de mapeamento de dependências de serviço e tracing distribuído para dar suporte a investigações em dados de telemetria.
• Abordagem de plataforma. A utilização de uma plataforma unificada para AIOps que oferece suporte para observabilidade, APM e muito mais pode lhe proporcionar uma única visão dos seus dados, quebrando os silos tradicionais.
• Suporte para tecnologias nativas da nuvem. As ferramentas de AIOps precisam ser capazes de agregar dados de containers, microsserviços e ferramentas de orquestração, como o Kubernetes. Isso ajuda as ferramentas de AIOps a saber o que está acontecendo no nível das aplicações e da infraestrutura, dando mais suporte para os fluxos de trabalho e a escalabilidade de DevOps.

O AIOps é usado pelas equipes de TI e de DevOps para obter insights de grandes quantidades de dados provenientes de fontes diferentes. A capacidade do AIOps de usar analítica avançada e machine learning o torna uma solução essencial para empresas inovadoras com ecossistemas digitais complexos.

O AIOps é importante porque pode ajudar as operações de TI a economizar tempo na solução de problemas. Seu tempo pode ser mais bem empregado na concepção e implementação de suas metas. Ao utilizar a IA e o machine learning, o AIOps pode ajudar a:

Agregar várias fontes de dados
Muitas soluções de AIOps podem monitorar arquivos de log, dados de configuração, métricas, eventos e alertas. Isso inclui qualquer tipo de dados não estruturados que seja específico da sua organização. Elas podem colocá-los em um só lugar, criando um único painel para visualização desses dados na organização. Uma vez centralizados, os dados podem ser analisados com muito mais eficiência.

Investigar a causa raiz dos problemas
Um dos principais benefícios do AIOps é a análise de causa raiz. O AIOps pode ajudar as equipes a encontrar a origem de qualquer problema que surja nos sistemas. Um vez identificado, as equipes de TI podem ir direto à fonte e corrigi-lo.

Prever possíveis cenários problemáticos
O AIOps pode usar análise preditiva e machine learning para detectar anomalias que sua equipe de TI pode não perceber e até mesmo prever tendências futuras. Os algoritmos de detecção de anomalia do AIOps comparam dados históricos e em tempo real de diferentes fontes para procurar padrões incomuns e problemáticos. Eles podem detectar sinais graves que talvez não disparem um alerta de alta prioridade, mas ainda podem causar problemas significativos no futuro. Em alguns casos, o AIOps pode resolver problemas de dados totalmente por conta própria com a remediação automática. Nenhuma intervenção humana é necessária.

Identificar e filtrar alarmes falsos
A correlação de eventos com o AIOps pode identificar e filtrar eventos que são “ruído branco”. Esses eventos de ruído branco podem disparar um alarme, mas não são problemas realmente importantes. O sistema então os separa como itens de baixa prioridade. Essa organização automática permite que suas equipes de operações de TI se concentrem primeiro nas tarefas mais importantes.

Aprender continuamente com os fluxos de dados
Um trabalho de machine learning de AIOps melhora a si mesmo ao analisar todos os seus fluxos de dados. Conforme os modelos de ML avançam, eles melhoram na identificação das anomalias que sua empresa enfrenta. Os modelos de machine learning supervisionado recebem informações do usuário para entender com mais precisão suas prioridades ao longo do tempo. O AIOps evolui junto com sua empresa, tornando-se ainda mais útil para a equipe de operações.

1. Dá suporte à sua força de trabalho
   Equipes de DevOps e operações altamente qualificadas podem ficar sobrecarregadas com o trabalho manual e tedioso de análise de dados. O AIOps possibilita que elas automatizem essas tarefas e aliviem parte de sua carga de trabalho. Ao delegar análises tediosas à solução de AIOps, elas podem concentrar sua experiência onde ela é mais necessária.
2. Acelera o desenvolvimento de novos serviços e produtos
   O AIOps permite que sua empresa progrida mais rapidamente. Com o suporte da analítica baseada em IA, suas equipes podem ter acesso a novos serviços e recursos de TI mais rapidamente. Ao trazer à tona as informações mais relevantes dentro de uma sobrecarga de dados de telemetria e eventos, o AIOps também torna seus processos de gerenciamento de incidentes mais eficientes.
3. Oferece uma visão ampla do ambiente de TI
   As soluções de AIOps podem aproveitar data lakes ou data warehouses para armazenar e agregar com eficiência fluxos de dados distintos em um local centralizado. Dashboards multifuncionais e análises reúnem tudo para que as equipes de operações não precisem dividir sua atenção entre várias visualizações isoladas.
4. Aumenta a satisfação do cliente
   O AIOps também monitora elementos de desempenho, como tempos de resposta, uso e disponibilidade. A análise preditiva ajuda a evitar incidentes e interrupções, permitindo que você resolva problemas e implemente atualizações com mais rapidez e qualidade. Como tal, o AIOps ajuda você a oferecer ao usuário final uma experiência perfeita, com ótima repercussão para você e sua marca.
5. Economiza dinheiro
   O AIOps diminui o tempo médio até a resolução (MTTR) e evita interrupções antes que comecem. Ele também pode oferecer insights sobre quais cargas de trabalho estão gerando custos na sua organização. Ao corrigir erros dispendiosos mais rapidamente e usar suas equipes com mais eficiência, o AIOps oferece espaço extra no seu orçamento.

AIOps e MLOps são disciplinas complementares. DevOps é um conjunto de práticas e ferramentas que pode se beneficiar de ambos.

AIOps X DevOps

O DevOps representa uma mudança de cultura para as organizações. Ele agiliza os processos de desenvolvimento e operações para possibilitar um ciclo de vida de desenvolvimento e lançamento de software mais eficiente. Tanto o AIOps quanto o DevOps destacam os benefícios da automação, removendo tarefas manuais demoradas para que as equipes possam trabalhar de maneira mais inteligente.

O DevOps usa software para automatizar e integrar processos para as equipes de desenvolvimento de software e de TI poderem trabalhar com mais eficiência. Ele agiliza o trabalho de desenvolvimento implementando Integração Contínua e Implantação Contínua (CI/CD, pelas iniciais em inglês).

O AIOps incorpora tecnologias de IA e machine learning para monitorar e gerenciar sistemas a fim de resolver problemas mais rapidamente. Isso pode complementar os processos de DevOps com a automação da análise de dados para que as equipes de desenvolvedores e de operações não fiquem sobrecarregadas com a tarefa de classificar uma avalanche de dados. Assim, as equipes podem evitar horas de análise manual, tomar decisões mais informadas e alertar proativamente os membros da equipe sobre qualquer problema.

Juntos, o AIOps e o DevOps possibilitam que as equipes analisem o sistema inteiro, em vez de se concentrar em ferramentas e camadas de infraestrutura específicas.

AIOps X MLOps

MLOps (operações de machine learning, pelas iniciais em inglês) é uma disciplina complementar ao AIOps. Enquanto o AIOps emprega machine learning para possibilitar operações de TI mais eficientes, o MLOps trata da padronização da implantação de modelos de machine learning. O MLOps se preocupa em implantar, manter e monitorar os modelos em produção. Isso pode incluir a incorporação de entradas de feedback para a reimplantação de modelos aprimorados.

O AIOps para serviços financeiros ajuda as organizações a automatizar a análise de dados e monitorar em escala. Para muitas instituições financeiras, as soluções de AIOps representam uma rede de segurança na migração de sistemas locais tradicionais para a nuvem. Essas soluções podem:

• Melhorar a eficiência operacional. A capacidade de entender os problemas de forma holística elimina a necessidade de classificar vários sistemas manualmente.
• Atender e superar as expectativas do cliente. No setor financeiro, as experiências do cliente online são uma prioridade estratégica fundamental. Com o AIOps, as organizações podem garantir que os clientes obtenham o acesso em tempo real de que precisam, resolvendo os incidentes rapidamente.
• Governança de dados. As soluções de AIOps podem ajudar a identificar e documentar fontes de dados, fornecendo uma trilha necessária para a governança.
• Custos mais baixos. O AIOps pode automatizar muitas das tarefas repetitivas que uma equipe de suporte pode ter de realizar agora, como problemas de login ou esquecimento de uma senha, por exemplo. Isso libera as equipes de TI para dedicarem seu tempo a desafios maiores.

Cliente de serviços financeiros em destaque: PSCU
A PSCU usou a Elastic para aumentar substancialmente o número de fontes de dados que poderia ingerir. O AIOps possibilitou que eles respondessem melhor aos atrasos da central de atendimento e a possíveis impactos para o cliente, como desastres naturais.

Saiba mais sobre a Elastic para serviços financeiros

O AIOps pode automatizar a análise e a correção de dados operacionais para agências governamentais, ajudando-as a atingir seus objetivos de transformação digital sem a necessidade de requalificar funcionários ou contratar pessoal adicional. As soluções de AIOps podem ingerir e monitorar grandes quantidades de dados técnicos e de missão. As equipes podem examinar as anomalias reveladas pelo AIOps para detectar padrões maiores, configurar alertas para o futuro e fortalecer as defesas contra ameaças cibernéticas.

Cliente em destaque do setor público: uma agência governamental estadual dos EUA está usando a Elastic para obter uma visibilidade completa de seu ambiente de TI e se tornou 80% mais eficiente ao automatizar processos que antes eram realizados manualmente.

Saiba mais sobre a IA e o ML da Elastic para o setor público

Os clientes de varejo digitalmente experientes de hoje estão procurando uma experiência perfeita para o usuário. O AIOps pode ajudar os varejistas a encantar os clientes detectando e resolvendo problemas de forma proativa. Com o AIOps, os varejistas podem melhorar a eficiência operacional e responder automaticamente a problemas comuns antes que afetem os clientes. Resolver problemas antes que eles se tornem uma preocupação maior contribui para o crescimento da receita e melhora a fidelidade do cliente.

As organizações também podem analisar dados históricos para prever tendências futuras, ajudando as equipes a tomar decisões sobre quais produtos e serviços oferecer. Ter um sistema centralizado dá às equipes visibilidade de seu dinâmico inventário global, permitindo antecipar melhor quando os produtos precisam ser removidos de um site.

Cliente de varejo em destaque: The Home Depot Quando a Home Depot enfrentou uma série de interrupções de rede, o Elastic se corrigiu antes que os servidores do balanceador de carga sequer percebessem. O arquiteto/gerente sênior de TI dessa empresa gigante especializada em produtos para a casa observa que a Elastic “lida com a perda de servidor com muita elegância”.

Saiba mais sobre a Elastic para varejo

O Elastic Observability é uma solução de AIOps que oferece visibilidade de toda a stack nos complexos ambientes nativos da nuvem. A Elastic foi reconhecida como Forte Executor no relatório The Forrester Wave™ de Inteligência Artificial para Operações de TI (AIOps) no 4º trimestre de 2022.

O Elastic Observability pode:

• Monitorar os logs para centralizar e buscar em petabytes de logs com facilidade
• Usar o monitoramento de performance de aplicação (APM) para acelerar o desenvolvimento e melhorar a qualidade do código
• Simplificar o monitoramento da infraestrutura em escala
• Mensurar e acompanhar o desempenho e a interação do usuário
• Monitorar e verificar proativamente a experiência do cliente

Saiba como você pode usar o Elastic Observability para se beneficiar do AIOps na sua organização

• Smarter observability with AIOps, generative AI, and machine learning (Observabilidade mais inteligente com AIOps, IA generativa e machine learning)
• The Impact of AIOps and Generative AI on modern observability (O impacto do AIOps e da IA generativa na observabilidade moderna)
• Automatize a detecção de anomalia e acelere a análise de causa raiz com AIOps
• AIOps Labs Kibana Guide (Guia do Kibana do AIOps Labs)
• Designing and creating a state-of-the-art AIOps solution with Elastic (Como projetar e criar uma solução de AIOps de última geração com a Elastic)
• Realizing your AIOps goals with machine learning in Elastic (Como concretizar suas metas de AIOps com machine learning na Elastic)
• Why you need AIOps as part of your observability strategy (Por que você precisa do AIOps como parte da sua estratégia de observabilidade)

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