¿Qué es AIOps?

AIOps es el nombre común y abreviado de inteligencia artificial para operaciones de TI. Otros nombres para AIOps son IT operations analytics (ITOA), advanced operational analytics, AI for ITOM, IT data analytics y Cognitive Operations.

AIOps es la aplicación multicapa de análisis de big data, IA y aprendizaje automático a los datos de operaciones de TI. El objetivo es automatizar las operaciones de TI, identificar patrones de forma inteligente, aumentar los procesos y tareas comunes y resolver problemas de TI.

Al reunir la gestión de servicios, la gestión del rendimiento y la automatización, AIOps ayuda a las organizaciones a obtener información y mejoras continuas. Puede supervisar y gestionar el rendimiento y la fiabilidad de las aplicaciones y los sistemas de hardware, detectar problemas anómalos, adaptarse a los cambios de carga, gestionar los fallos y realizar ajustes de forma proactiva con una interrupción mínima.

Definición de AIOps

AIOps son las siglas de Artificial Intelligence para operaciones de TI. Se trata de análisis avanzados que incluyen el aprendizaje automático y la IA para supervisar y gestionar el rendimiento y la fiabilidad de las aplicaciones y los sistemas de hardware, detectar problemas anómalos, adaptarse a los cambios en la carga, gestionar los fallos y realizar ajustes de forma proactiva o rápida sin interrumpir los servicios o con una interrupción mínima. Otros nombres para AIOps son IT operations analytics (ITOA), advanced operational analytics, AI for ITOM, IT data analytics y Cognitive Operations.

AIOps es el uso multicapa del análisis de big data y el aprendizaje automático aplicado a los datos de las operaciones de TI. El objetivo es automatizar las operaciones de TI, identificar patrones de forma inteligente, aumentar los procesos y tareas comunes y resolver problemas de TI. AIOps aúna la gestión de servicios, la gestión del rendimiento, la gestión de eventos y la automatización para obtener información y mejoras continuas.

Los analistas del sector han definido un conjunto de capacidades que debe ofrecer una plataforma AIOps. Entre ellas se incluyen:

• Recopilación y agregación de datos procedentes de muchas fuentes, como redes, aplicaciones, bases de datos, herramientas y la nube, así como en diversas formas, como métricas, eventos, incidentes, cambios, topología, archivos de registro, datos de configuración, KPI, streaming y datos no estructurados, como publicaciones en redes sociales y documentos (procesamiento del lenguaje natural).
• Gestionar los datos, almacenarlos en un único lugar accesible para el análisis y la elaboración de informes, incluyendo también funciones como la indexación y la caducidad.
• Análisis de datos mediante aprendizaje automático, incluida la detección de patrones, la detección de anomalías y el análisis predictivo.
• Separar las alertas significativas del "ruido".
• Correlacione y contextualice los datos junto con el procesamiento en tiempo real para la identificación de problemas.
• Actuar como una superposición estratégica que agrega múltiples herramientas de supervisión y otras inversiones.
• Codificar los conocimientos en automatización y orquestación de la respuesta y la corrección.
• Aprendizaje continuo para mejorar el tratamiento y la resolución de problemas en el futuro.

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¿Por qué es necesaria la AIOps?

Muchas organizaciones han pasado de los sistemas in situ estáticos y dispares a una combinación más dinámica de entornos in situ, de nube pública, nube privada y nube gestionada, en los que los recursos se escalan y reconfiguran constantemente.

Cada vez hay más dispositivos (sobre todo Internet of Things, o IoT), sistemas y aplicaciones que proporcionan un tsunami de datos que el departamento de TI debe supervisar. Por ejemplo, si tiene 10 000 servidores o máquinas virtuales y supervisa 100 métricas por minuto, tendrá 60 millones de puntos de datos por hora. 

Ningún ser humano puede procesar la explosión de datos que se espera que gestione Operaciones de TI. Los equipos de TI no pueden priorizar los distintos problemas para resolverlos a tiempo. Se ven inundados por un gran volumen de alertas, muchas de las cuales son redundantes. Esto puede causar fatiga de alertas, donde las alertas importantes pueden ser ignoradas debido a todo el ruido de alertas sin importancia. Esto afecta negativamente a la experiencia del usuario y del cliente.

Las soluciones tradicionales de gestión de TI no pueden seguir el ritmo de este volumen. No pueden cribar de forma inteligente las métricas y los eventos del mar de información. No pueden correlacionar datos entre entornos interdependientes pero separados. No pueden ofrecer el análisis predictivo y la información en tiempo real que las operaciones de TI necesitan para responder a los problemas con la suficiente rapidez.

Para identificar, resolver y prevenir más rápidamente las interrupciones de alto impacto y otros problemas de las operaciones de TI, las organizaciones están recurriendo a AIOps. AIOps permite a los equipos de operaciones de TI responder de forma rápida y proactiva a las interrupciones y ralentizaciones con mucho menos esfuerzo. Salva la distancia entre un panorama de TI dinámico, diverso y difícil, por un lado, y las expectativas de los usuarios de una interrupción mínima o nula de la disponibilidad y el rendimiento del sistema, por otro.

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¿Cuáles son las ventajas de las AIOps?

Entre los beneficios de las AIOps para las operaciones de TI se incluyen:

• Uso más eficiente de la infraestructura y la capacidad.
• Mejor correlación entre cambio y rendimiento y otras mejoras en la eficacia de la gestión del cambio.
• Prevenga los problemas antes de que los clientes se vean afectados mediante la detección de anomalías.
• Localice el problema o reduzca el número de elementos que los operarios deben examinar cuando se producen incidentes a un conjunto reducido con un análisis de causa raíz (ACR) más rápido.
• Consiga un tiempo medio de detección de problemas (MTTD) y un tiempo medio de resolución de problemas (MTTR) más rápidos en los sistemas informáticos esenciales.
• Unificar la visión del entorno informático.
• Obtenga información sobre las cargas de trabajo que generan costes.
• Reduzca las costosas interrupciones.
• Compatibilidad con infraestructura tradicional, nube pública, nube privada y nube híbrida.
• Mayor rapidez en la prestación de nuevos servicios informáticos.

Entre los beneficios para la experiencia de empleados y clientes se incluyen:

• Mejor alineación entre los servicios de TI y los resultados de los servicios empresariales.
• Reducción de la fatiga de los bomberos y de las alertas al reducir en gran medida las falsas alertas positivas de incidentes.
• Reducción de la carga de trabajo del personal de operaciones de TI porque la IA ayuda con el análisis.
• Reducir el déficit de cualificaciones.
• Pasar de una gestión reactiva de los problemas a una proactiva y predictiva.
• Mayores niveles de colaboración entre seguridad y operaciones.

AIOps mejora en general la calidad del servicio de TI gracias a la optimización de las redes, moderniza las operaciones de TI y el equipo de operaciones de TI, yendo más allá de la resolución de problemas para introducir mejoras que hagan que los sistemas y las operaciones de TI mejoren con el tiempo.

Todo ello mejorará la calidad del servicio, la satisfacción del cliente y reducirá la pérdida de clientes, al tiempo que ahorrará costes de forma significativa con respecto a métodos más manuales de gestión de operaciones de TI.

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Tres etapas de AIOps

Detectar incidentes informáticos

Identificar y notificar los incidentes informáticos cuando se produzcan o se hayan producido.

• Análisis histórico
• Análisis de resultados
• Encontrar cuellos de botella
• Mostrar qué dispositivos están sobrecargados
• Encontrar fallos de servicio
• Correlacionar y contextualizar diversos eventos, registros y métricas.

Predecir incidentes informáticos

Identifique posibles incidentes informáticos e informe sobre ellos antes de que afecten a los usuarios.

• Detección de anomalías
• Análisis del impacto de los cambios
• Predecir fallos, sobrecargas u otras condiciones de fallo antes de que afecten a los usuarios.
• Gestión de la capacidad

Mitigar los incidentes informáticos

Solucione automáticamente las incidencias informáticas o envíe informes a los humanos para que les resulte más sencillo solucionar el problema.

• Análisis de las causas
• Mantenimiento predictivo automatizado o asistido
• Optimización automatizada o asistida de la red
• Asistencia técnica mejorada

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Cómo empezar con AIOps

Cuando se decide seguir adelante con las AIOps hay dos caminos principales:

• Cree su propia solución AIOps o
• Comprar una solución AIOps lista para usar

Cada uno tiene sus pros y sus contras, pero son más o menos equivalentes a comprar un gran motor para construir tu propio coche o comprar un coche rápido. Considera qué te gustaría hacer.

Cree su propia solución AIOps

Las razones por las que podrías construir el tuyo propio con un motor AIOps rápido e integrado son:

• Tiene un entorno informático único o requisitos atípicos.
• Desea incorporar AIOps a un proyecto de IA más amplio de la empresa.
• Dispone de un amplio departamento cualificado de TI, ciencia de datos e ingeniería de software.
• Desea crear y vender una solución AIOps a otras empresas centradas en un sector, como las telecomunicaciones.

OpenText™ Vertica™ Data Platform es un potente motor de análisis de datos dentro de muchas empresas de soluciones AIOps que venden soluciones AIOps, a menudo personalizadas para una industria o geografía en particular.

Algunos ejemplos son:

• EOITek: Reducción de los requisitos de hardware de 50 servidores por cliente a 10 servidores por cliente con una mejora del rendimiento 10 veces superior a Elastic.
• Sysmech: Reducción del 90% de las falsas alarmas.

Comprar una solución AIOps lista para usar

Razones para comprar una solución AIOps preempaquetada y lista para usar:

• Quiere aprovechar la experiencia del proveedor.
• Quieres acelerar el crecimiento, es decir, no tienes tiempo para construir tu propia empresa.
• Usted quiere que sus expertos se centren en las competencias básicas de su empresa, no en las operaciones informáticas.
• No quiere ofrecer asistencia continua para el software.

OpenText™ Operations Bridge es un software de gestión de eventos y rendimiento empresarial que supervisa y analiza automáticamente el estado y el rendimiento de los recursos en múltiples nubes y locales para cualquier dispositivo, sistema operativo, base de datos, aplicación o servicio en todos los tipos de datos.

Descubra cómo la tecnología AIOps ofrece la velocidad y la escala necesarias para anticiparse a los problemas de fiabilidad del servicio que afectan a la experiencia del cliente y, en última instancia, a los ingresos.

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Casos de éxito de AIOps

La plataforma AIOps ofrece correlación basada en IA para reducir el ruido

AIOps ayuda a NOS, el mayor grupo de comunicaciones y entretenimiento de Portugal, a distinguir el ruido de los hechos mediante el uso de la correlación automática de eventos (AEC) basada en IA, que utiliza el aprendizaje automático y algoritmos para analizar patrones en el flujo de eventos y utilizar estos patrones para agrupar eventos que, con una alta probabilidad, se originan en el mismo problema. Esta agrupación permite a un operador centrarse en el tratamiento de los incidentes. Muestra todos los eventos relacionados agrupados por AEC, lo que facilita la identificación y el trabajo sobre la causa raíz.

AIOps impulsa una solución de supervisión informática automatizada

El proveedor francés de servicios de TI NXO France utiliza AIOps para crear y desplegar una innovadora solución de supervisión automatizada de TI que le permite obtener una visión completa y precisa de las redes dinámicas y complejas con las que trabajan los clientes de NXO y automatiza las tareas de acción correctiva con miles de operaciones listas para usar.

Resolución proactiva de problemas, mejora de la calidad del servicio y de los procesos de toma de decisiones con AIOps

Türk Telekom es la principal empresa de tecnologías de la información y la comunicación de Turquía. Utilizan AIOps para obtener un análisis instantáneo del impacto y la capacidad de ejecutar automáticamente algoritmos para detectar la causa raíz de un problema, con los resultados supervisados en tiempo real. "Colaboramos con OpenText en otras áreas de nuestro negocio y pensamos que el conjunto de soluciones AIOps beneficiaría a este proyecto".