La AIOps incorpora el poder del aprendizaje automático y las ciencias de datos en las operaciones de TI modernas.
A medida que el hardware y el software se vuelven más poderosos, también se vuelven más complejos, lo que genera una mayor demanda en los departamentos de TI que están a cargo de la gestión. Con cada nuevo avance y competencia, aumenta la complejidad de las herramientas. Hasta hace poco tiempo, las operaciones de TI tenían pocas opciones al momento de abordar la complejidad en aumento de las tecnologías vitales. Contratar nuevos talentos de las ciencias de datos de TI y ampliar el personal del departamento eran la solución más directa y quizá también más rentable.
Sin embargo, algunos avances sí pueden ayudar a aliviar ciertas presiones que recaen sobre las operaciones de TI (ITOps). Por ejemplo, las tecnologías emergentes de inteligencia artificial para operaciones (AIOps).
AIOps es una combinación de los términos inteligencia artificial (IA) y operaciones (Ops). Más específicamente, representa la unión entre la inteligencia artificial y las operaciones de TI, y hace referencia a las plataformas tecnológicas de muchas capas que utilizan aprendizaje automático, análisis y ciencias de datos para identificar y resolver de forma automática los problemas en las operaciones de TI.
El término AIOps fue acuñado por primera vez en 2016 por Gartner y surgió de la transformación digital de la TI, que pasó de ser algo centralizado a aplicarse a operaciones de todo tipo, con cargas de trabajo en la nube y en las instalaciones de todo el mundo. A medida que aumentó el ritmo de la innovación, también aumentaron las complejidades de las tecnologías. Esto generó una presión significativa en las operaciones de TI, que ahora serían las responsables de gestionar sistemas y dispositivos nuevos y llevar a cabo su mantenimiento.
La AIOps presentó un nuevo modelo de gestión para las operaciones de TI. El aprendizaje automático revolucionó las empresas modernas. De hecho, de acuerdo con The Global CIO Point of View, casi nueve de diez directores de información (CIO) ya están utilizando esta tecnología o planean utilizarla pronto.
Para comprender mejor la capacidad y responsabilidad de la AIOps, analicemos sus elementos principales. Estos son algunos de ellos:
- Enorme cantidad de datos de TI
Un deber esencial de la AIOps es eliminar el aislamiento de datos. Para ese fin, agrega diversos datos a partir de la gestión de los servicios de TI y la gestión de las operaciones de TI. Esto permite que haya una identificación más rápida de las causas raíz y da lugar a la automatización. - Big Data agregado
El Big Data es central para cualquier plataforma de AIOps. Al eliminar el aislamiento y liberar los datos disponibles, la AIOps puede utilizar análisis avanzados, tanto con datos ya almacenados como datos que evolucionan en tiempo real. - Aprendizaje automático
Como hay muchos datos para analizar, la AIOps depende de las competencias avanzadas de aprendizaje automático que superan en gran medida la capacidad humana manual. Al automatizar los análisis y revelar conexiones y conocimientos, la AIOps avanza con una velocidad y una precisión que, de otra manera, sería imposible. - Observación
El proceso de la AIOps depende en gran medida de la capacidad de la plataforma para analizar los datos y su comportamiento. Mediante el descubrimiento de datos, la AIOps recopila información a partir de diferentes dominios y fuentes de TI, que pueden incluir entornos virtualizados, de contenedor o de nube, o hasta una infraestructura heredada. Los datos deben recopilarse lo más cerca posible del tiempo real para brindar una base actualizada. - Interacción
Las plataformas de AIOps permiten la configuración, coordinación y gestión de sistemas informáticos y software en muchos dominios de TI, lo que incluye la gestión de servicios de TI (ITSM). Con los análisis de AIOps, hay más fiabilidad y relevancia en los datos, ya que incorporan información sobre el entorno y hacen que la automatización sea una realidad. - Acción
El objetivo principal de la AIOps es crear un sistema donde las funciones estén completamente automatizadas, a fin de que no quede nada pendiente y los equipos de operaciones de TI puedan dedicarse a otras tareas. La realidad es que la AIOps todavía está en desarrollo, y algunos equipos se resisten a adoptar por completo las posibilidades que presenta. La AIOps es capaz de realizar tanto tareas sencillas como complejas, y muchas organizaciones se están sintiendo cada vez más a gusto a la hora de delegar grandes responsabilidades a las plataformas de AIOps.
La AIOps funciona mejor cuando se la emplea de forma independiente para recopilar y analizar datos de todas las fuentes de control de TI disponibles, ya que así brinda un sistema de interacción centralizado. Para esto, sigue básicamente el mismo proceso que utiliza la función cognifiva humana. Estos son los cinco algoritmos clave:
Al examinar la enorme cantidad de datos de TI disponibles, evaluarlos e identificar los elementos relevantes, la AIOps debe ser capaz de localizar “agujas” significativas ocultas en “pajares” de datos del tamaño de un terabyte, según las métricas de priorización y selección predeterminadas.
La AIOps permite la revisión de los datos relevantes, ya que localiza las correlaciones entre los elementos de los datos y los agrupa para que se analicen en detalle.
Los análisis detallados permiten que las plataformas de AIOps identifiquen con claridad las causas raíz de los problemas, eventos y tendencias, y crean información definida para ayudar a tomar medidas basadas en datos.
La AIOps también debe funcionar como una plataforma de colaboración al notificar a las personas y los equipos correspondientes, brindar información relevante y facilitar una colaboración eficaz a pesar de la posible distancia entre los operadores.
Por último, la AIOps está diseñada para responder de forma automática a los problemas y resolverlos directamente. Esto aumenta de manera significativa la velocidad y la precisión de las operaciones de TI.
Como dijimos antes, la complejidad tecnológica en aumento es la fuerza impulsora para el cambio hacia la AIOps. Hay varias tendencias y demandas específicas que están detrás de esta evolución:
- Los entornos de TI están en expansión
Los nuevos y dinámicos entornos de TI superaron significativamente las competencias del control humano manual. - La cantidad de datos ITOps está creciendo de forma exponencial
La introducción de las API, aplicaciones móviles, dispositivos de Internet de las cosas (IoT) y usuarios de máquinas están creando una afluencia de datos valiosos. El aprendizaje automático y la inteligencia artificial son las únicas opciones para generar análisis e informes eficaces. - Hay una creciente necesidad de una resolución más rápida de problemas de infraestructura
La tecnología se convirtió en un factor central en casi todas las áreas negocios. Cuando surge un problema de TI, cada segundo que se necesita para identificarlo y resolverlo presenta un riesgo para la reputación de una organización y su objetivo final. - Hay más eficiencia informática en la red
Las redes se están descentralizando gracias a la introducción de la computación en la nube y los servicios de terceros. Esto crea un ecosistema de TI donde hay cada vez más margen de presupuesto y eficiencia informática. - Hay una creciente influencia de los desarrolladores, pero no de su responsabilidad
A medida que las aplicaciones se vuelven más céntricas, los desarrolladores asumen un rol más activo en la supervisión y otras áreas. Sin embargo, la responsabilidad de TI todavía depende por completo de TI. Esto significa que, mientras las tecnologías avanzan, las ITOps deben lidiar no solo con una mayor complejidad, sino también con una mayor responsabilidad.
Un enfoque eficaz de la AIOps debe consistir en tres fases.
- Predecir los problemas antes de que ocurran
- Evitar el impacto para los usuarios finales
- Automatizar las soluciones y correcciones
De acuerdo con un estudio llevado a cabo por Accenture, las funciones del soporte de atención al cliente de primera línea dedican hasta el 12 % del tiempo a gestionar tickets, y el 43 % de los encuestados del centro de servicio al usuario de TI siente agobio por tener que elegir entre más de 100 grupos de asignación. En términos sencillos, son demasiados los datos y la información que los departamentos de TI y de servicio modernos deben gestionar, y eso causa que no puedan hacerlo de manera eficaz. La AIOps ayuda a aliviar una gran parte de esa carga.
Algunos beneficios clave de usar una plataforma de AIOps:
La AIOps combina la automatización inteligente con el Big Data, y revela conexiones ocultas y relaciones de datos casuales entre servicios, operaciones y recursos. Además, proporciona conocimientos prácticos. El resultado evidente es una mayor facilidad de uso de los datos y un mejor rendimiento de las actividades de análisis de datos.
La AIOps es una alternativa rentable a la contratación de un ejército de científicos de datos y personal de TI. Además, puede reducir de forma significativa el tiempo y la atención que los equipos de operaciones de TI dedican a tareas rutinarias y alertas posiblemente irrelevantes. Esto da como resultado una mayor eficiencia y una reducción de costos general. Por último, la AIOps ayuda a proteger a las empresas de costosas interrupciones del servicio.
La AIOps es tan rápida como precisa, por lo que reduce las tasas de error y el tiempo necesario para la resolución de los problemas que afectan el servicio. Al mismo tiempo, al eliminar el aislamiento de datos, la AIOps ofrece una vista única y contextualizada de todo el entorno de TI. El control proactivo del rendimiento y el análisis de datos de la AIOps dan lugar a una toma de decisiones más rápida y mejor.
Los empleados son más felices cuando tienen las herramientas adecuadas para trabajar de forma eficaz. La AIOps automatiza una gran variedad de tareas importantes, aunque repetitivas y demandantes, lo cual aumenta la productividad de los empleados y mejora su experiencia.
Hay muchas plataformas de AIOps, y cada una de ellas incluye su propio conjunto de herramientas asociadas. En lugar de enumerar todas las herramientas, nos centraremos en dos competencias esenciales: el análisis de aprendizaje automático y los conocimientos de AIOps.
Con un conocimiento sólido de los datos, incluidos los registros, las métricas, los descubrimientos o el mapeo, puedes desarrollar una base adecuada para la AIOps y luego utilizar los conocimientos para el beneficio de tu empresa. Los paneles de operaciones, la automatización, las herramientas de DevOps y las interfaces de AIOps funcionan en conjunto para brindar información detallada sobre tus operaciones.
Al automatizar el desarrollo de modelos analíticos, las organizaciones pueden usar el aprendizaje automático para crear sistemas inteligentes capaces de aprender a partir de los datos, identificar patrones relevantes y tomar medidas con una mínima intervención humana. Al incorporar una función de recopilación de datos avanzada, un proceso de extracción, transformación y carga de datos, varias fuentes de datos, flujos, agentes virtuales, aplicaciones en tiempo real, y más, el análisis de aprendizaje automático se desarrolla sobre la base generada por los conocimientos de la AIOps, que luego convierte en conclusiones prácticas y confiables.
Principalmente, AIOps es una plataforma diseñada para recopilar y analizar de forma inteligente los datos de las operaciones de TI. A partir de estas dos tareas primarias, la AIOps es un activo de un valor incalculable para una variedad de acciones y soluciones. Estos son nueve casos de uso destacados de la AIOps:
La AIOps tiene la capacidad de procesar y analizar rápidamente las alertas de incidentes, lo que permite que se busquen soluciones antes de que los problemas se salgan de control.
Al analizar y comparar datos con las tendencias históricas constantemente, la AIOps es capaz de identificar anomalías de datos que podrían ser indicadores de problemas potenciales.
Además de la identificación temprana de problemas, las competencias de recopilación y análisis de datos de la AIOps pueden usar el aprendizaje automático para las tendencias de datos históricas y actuales, lo que crea un pronóstico muy preciso de los resultados futuros.
La AIOps también puede ser fundamental para el análisis de las causas raíz, ya que correlaciona millones de puntos de datos, brinda contexto empresarial y de usuario, rastrea patrones de eventos, y más, para crear diagnósticos precisos de las posibles causas de los problemas.
Las competencias de análisis de la causa raíz de la AIOps benefician no solo a las empresas, sino también a los clientes. Los agentes de soporte pueden identificar y resolver problemas con más rapidez y brindar una mejor experiencia a los clientes. Al mismo tiempo, los centros de TI pueden gestionar más tickets con mayor precisión.
Con los datos y las instrucciones correspondientes, se puede configurar la AIOps para abordar de forma automática los problemas que vayan surgiendo. La respuesta a incidentes automatizada permite llevar a cabo una identificación, un diagnóstico y una corrección de alta precisión y mucho más rápido que lo que sería posible a través de operadores humanos.
Al eliminar de forma eficaz la carga de las nuevas tecnologías y las complejidades de ITOps, la AIOps da lugar a una transformación digital sin límites. Las empresas pueden disfrutar de la flexibilidad de adoptar nuevos avances para abordar objetivos estratégicos sin tener que preocuparse por si el equipo de TI es capaz que gestionar esas grandes cargas de trabajo.
La AIOPs ofrece una visibilidad clara de las cambiantes interdependencias de la adopción y migración de la nube. Esto reduce de manera significativa los riesgos operativos asociados con una transición de ese tipo.
Por último, al proporcionar una automatización eficaz y una visibilidad de datos precisa, la AIOps permite que el equipo de TI pueda brindar un mejor soporte a la infraestructura de DevOps.
El lanzamiento de una AIOps es una tarea que requiere un enfoque único basado en la organización, sus competencias y sus necesidades. Sin embargo, hay algunos pasos básicos que suelen ser comunes para las diferentes empresas.
Según tu organización, es posible que te encuentres con una resistencia al momento de promover un enfoque de AIOps. Estos son algunos obstáculos comunes:
- Ausencia de científicos de datos en el equipo
- Falta de habilidades relevantes
- Datos insuficientes o de baja calidad
- Falta de una manera integrada de tomar medidas sobre los conocimientos
Por fortuna, los proveedores de AIOps más eficaces hacen que estos problemas desaparezcan. ServiceNow® brinda servicios sólidos de ciencias de datos, complementa los equipos de habilidades existentes con herramientas fáciles de usar y ofrece información valiosa sobre los próximos pasos. Con ServiceNow, no necesitas contratar científicos de datos ni preocuparte por los problemas que impedirían que haya una adopción exitosa de la AIOps.
Crea un caso de negocio para la AIOps y ayuda a fomentar la participación de los equipos de liderazgo y gestión. Identifica las áreas dentro de tus operaciones de TI que podrían mejorar y explica cómo la AIOps ofrece soluciones confiables y eficaces.
Para elegir una plataforma de AIOps, es necesario conocer la empresa en profundidad y hacer una investigación exhaustiva sobre las opciones disponibles. Como hay muchas soluciones para elegir, debes asegurarte de ver las demostraciones y leer las reseñas relevantes antes de tomar una decisión.
Una vez que hayas elegido tu solución de AIOps preferida, si creas un plan de implantación detallado, podrás asegurarte de estar haciendo una transición a un ritmo adecuado, sin perder tiempo ni recursos.
Recuerda que tus empleados querrán saber cómo este nuevo enfoque los beneficiará. Demuestra cómo el autoservicio predictivo e inteligente puede ofrecer soporte predictivo y desviar casos de los agentes, y cómo la automatización eliminará tareas repetitivas y demandantes.
El ritmo de la transformación digital se está acelerando, y no hay señales de que vaya a detenerse en el futuro próximo. Con este crecimiento, también está aumentando la demanda de operaciones de TI oportunas, precisas y resilientes. ServiceNow IT Operations Management (ITOM) ofrece la solución.
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