Inteligência Artificial para as Operações de TI (AIOps)

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A transformação digital tem exigido cada vez mais uma mudança de posicionamento e estratégia em todos os âmbitos dos negócios. As soluções que envolvem o uso de Inteligência Artificial ganham um destaque especial, por trazer inovação e otimização às atividades em que são aplicadas. 

Isso representa uma mudança na área de TI, que já está rompendo com as práticas tradicionais das ferramentas de gerenciamento para implementar a AIOps (Inteligência Artificial para Operações de TI). 

Essas soluções combinam automação e técnicas de aprendizado de máquina em ambiente de Big Data para reagir assertivamente aos problemas em TI, cuidando da detecção dos problemas, prevenção e reparos de erros, avaliação de eventos, redução de riscos e entre outros. 

Logo, é possível ter mais rapidez e desempenho para lidar com o Big Data, já que os monitoramentos manuais estão perdendo a capacidade de suprir essas demandas.

Para as empresas que desejam fazer parte dessa transformação digital e investir em melhorias na gestão de infraestrutura em TI, essa é a melhor alternativa. Entenda o que é, como funcionam as tecnologias AIOps e por que é importante investir nelas.

O que é e como funciona a tecnologia AIOps?

AIOps é o uso de Inteligência Artificial nas operações de TI. O objetivo dessas soluções é automatizar e aprimorar as operações de TI por meio das tecnologias de Aprendizado de Máquina (ML), automação e Análise de dados aplicadas a Big Data. 

As plataformas AIOps recebem um grande número de dados de diferentes fontes e atuam em três camadas principais: nos sistemas, nos dados e nas ferramentas. Dentro dessas camadas são realizadas ações de gerenciamento de serviços (engagement), gestão de desempenho (observe) e automação (action). 

Tudo isso é feito por meio de uma análise algorítmica dos dados de TI, que verifica os históricos de desempenho e os eventos dentro do sistema, dados de log, rede, desempenho e métricas, bem como o monitoramento e suporte de incidentes e emissão de tickets. Esse processo de análise algorítmica segue as etapas de análise, algoritmo e visualização. 

A análise envolve a interpretação das informações brutas, a transformação de dados em metadados, a redução de ruídos e a identificação e previsão dos problemas. A partir dos dados pré-existentes, os algoritmos apresentam os resultados esperados e as ações mais assertivas, o que otimiza o gerenciamento das operações. 

Em outras palavras, a máquina aprende como se comportar diante das decisões e dos comportamentos de desempenho do sistema. As ferramentas de visualização geram gráficos, relatórios e painéis que auxiliam as equipes na visualização e acompanhamento dos eventos, facilitando a tomada de decisões e a prevenção de eventos. 

Em síntese, toda a atuação da ferramenta segue as seguintes etapas:

Recebimento e filtragem dos dados Coleta de um grande volume de dados de várias fontes que são filtrados e selecionados para detecção de possíveis problemas.
Agrupamento e padronização Os dados significativos são agrupados e organizados conforme sua natureza e padrões de semelhança entre os elementos.
Detecção de anomalias Verifica se há alguma anomalia nos dados analisados.
Avaliação e levantamento de hipóteses Determina as possíveis causas da anomalia e sua recorrência, traçando a rota do problema para auxiliar em situações futuras.
Automação das reações Automação das operações com base na análise dos resultados obtidos, gerando soluções mais assertivas.
Notificação e geração de insights Geração de relatórios de notificação e visualização que facilitam a comunicação entre os operadores e as equipes e auxiliam na tomada de decisões e previsões dos diagnósticos futuros.

Diferentemente das plataformas tradicionais de gerenciamento, que apenas trabalham no agrupamento e organização de problemas, as plataformas AIOps trabalham com um grande volume de dados provenientes de várias fontes, identificando e analisando cada erro sem necessidade de esforços manuais. 

Além disso, os mecanismos de automação e Aprendizagem de Máquina trazem resultados mais satisfatórios nas tomadas de decisão, trabalham com análise inteligente dos dados e métricas personalizadas, atuam melhor na prevenção de riscos e são constantemente aperfeiçoadas, já que aprendem a partir do comportamento dos dados.

Por que investir em AIOps? 

A AIOps surge com a Transformação Digital para suprir necessidades desse novo contexto. Isso porque a quantidade de dados com que as empresas lidam atualmente requer um ambiente de TI que ultrapassa a capacidade de atuação humana, de modo que as abordagens tradicionais não são funcionais em um ambiente tão dinâmico e volátil como o Big Data. 

Como esse volume de dados só tende a aumentar com o passar do tempo, o gerenciamento de infraestrutura deve acompanhar esse ritmo, exigindo ferramentas cada vez mais velozes que acompanhem o ritmo dos negócios modernos, em que os problemas precisam ser corrigidos imediatamente para que o fluxo das operações e a experiência do usuário não seja afetada. 

As tecnologias AIOps, que funcionam como mais uma facilidade da computação em nuvem, estão alinhadas com as exigências do novo mundo Digital. Assim, o investimento em soluções AIOps traz os seguintes benefícios no gerenciamento de infraestrutura de TI.

  • Práticas de rotina automatizadas.
  • Mais rapidez e precisão na identificação de problemas.
  • Interações simplificadas entre as equipes.
  • Mais rapidez nas aplicações de correções.

Portanto, investir em soluções AIOps implica a inclusão de Inteligência Artificial em todos os processos de TI, agregando mais valor digital que vai além do âmbito técnico, pois influencia fortemente a interação e a realização do cliente. 

Uma empresa que pode contar com soluções desse nível, garante não apenas operações de TI mais preparadas e robustas, mas uma organização com capacidade técnica e estratégica para lidar com a complexidade da Transformação Digital.

Se interessou pelo assunto? Em sequência recomendamos a leitura do artigo Como planejar a Transformação Digital da sua empresa.

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