La inteligencia artificial para operaciones de TI (o AIOps, por sus siglas en inglés) ha desempeñado un papel cada vez más importante para ayudar a los SRE, DevOps y desarrolladores a navegar de manera efectiva los desafíos relacionados con la complejidad de las aplicaciones y la infraestructura, el ritmo del cambio y el volumen de datos que caracterizan el panorama de las operaciones. Al mejorar la eficiencia y la eficacia del monitoreo de aplicaciones e infraestructura mediante la automatización de muchas de las tareas, AIOps puede ayudar a reducir la carga de trabajo en los equipos de observabilidad y liberar tiempo para dedicarlo a análisis más significativos.
En la primera publicación, ¿Qué es AIOps? Una guía para principiantes , se sumergio en AIOps: qué es, por qué es importante y cómo establecer la preparación para la producción. Se hablo sobre por qué es importante que una iniciativa de AIOps comience de manera simple con capacidades de AIOps probadas y comprobadas, y luego agregue lentamente más funciones de AIOps a medida que se realicen y demuestren los beneficios.
AIOps puede ayudar a reducir el tiempo de inactividad y mejorar aún más el rendimiento mediante el uso de técnicas de aprendizaje automático (ML) para procesar y analizar grandes cantidades de datos de observabilidad (registros, seguimientos, métricas y señales relacionadas) para identificar problemas potenciales antes de que puedan causar interrupciones. AIOps también puede proporcionar información basada en datos y análisis predictivo para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones más informadas sobre cómo administrar las aplicaciones y la infraestructura para optimizar las operaciones y maximizar los recursos.
Casos prácticos de uso de AIOps para la observabilidad
Profundicemos en algunos casos de uso de observabilidad y las capacidades de AIOps que pueden ayudar a abordarlos mediante la automatización de tareas comunes de monitoreo de aplicaciones e infraestructura para obtener un mejor control.
AIOps para monitoreo en tiempo real
Las plataformas de observabilidad pueden ingerir y analizar cantidades masivas de datos de múltiples fuentes en tiempo real, lo que permite a los SRE obtener una visión integral del comportamiento del sistema e identificar posibles problemas a medida que surgen. Las funciones de AIOps se pueden usar para identificar automáticamente patrones en los diversos datos y resaltar relaciones y correlaciones que no son fácilmente evidentes a través de paneles y visualizaciones de datos comunes.
Esto puede ser particularmente útil para detectar y resolver problemas que son difíciles de predecir o que pueden estar ocultos dentro del rango operativo normal del sistema. Por ejemplo, cuando una aplicación funciona con lentitud, AIOps se puede usar para identificar automáticamente las causas probables de transacciones lentas o fallidas .
AIOps para detección de anomalías
AIOps también se puede usar para identificar un comportamiento inusual en el sistema, lo que puede indicar un problema potencial. Mediante el análisis continuo de datos de diversas fuentes, las plataformas AIOps pueden detectar desviaciones de los patrones normales y alertar a los SRE sobre la presencia de anomalías. Esto puede ayudar a los SRE a identificar y abordar los problemas de manera proactiva antes de que causen interrupciones importantes o afecten el rendimiento de las aplicaciones.
Al automatizar el análisis de grandes cantidades de datos de diversas fuentes (como registros, métricas y eventos), AIOps puede ayudar a los equipos de TI a identificar y resolver problemas de forma rápida y precisa, así como a optimizar el rendimiento y la disponibilidad del sistema.
AIOps para correlación de alertas y clasificación
Con tantos datos generados por los sistemas modernos, puede ser abrumador para los SRE filtrar todo el ruido y determinar qué alertas son las más importantes. Las plataformas de observabilidad pueden utilizar técnicas AIOps y algoritmos de aprendizaje automático para identificar patrones y correlaciones entre diferentes alertas, lo que permite a los SRE priorizar sus esfuerzos y centrarse en los problemas más apremiantes. Hay muchos tipos de datos ruidosos que pueden reducirse mediante la automatización de AIOps, por ejemplo:
Todos estos contribuyen a niveles variables de ruido en los flujos de trabajo y los datos de observabilidad. La fatiga de las alertas nunca ha sido más evidente para los equipos de SRE o de operaciones de TI en las implementaciones de aplicaciones modernas.
AIOps juega un papel importante en la reducción del ruido y la aparición de información importante en el contexto adecuado para permitir que los equipos de operaciones de TI sean más eficientes. Determinar y mostrar automáticamente el estado de la entidad vuelve a poner el foco operativo en las aplicaciones, los servicios y la infraestructura en lugar de en los datos individuales. La puntuación de salud precisa puede tener en cuenta el alcance y la gravedad del comportamiento anómalo exhibido por estas entidades.
Al priorizar automáticamente las entidades y la información en función del impacto comercial y del usuario, AIOps ayuda a concentrarse en lo que es más crítico. AIOps también puede ayudar a detectar y desduplicar información en función de las características de los datos y puede agrupar o agrupar información similar, presentándola en conjunto, lo que reduce aún más el ruido al solucionar problemas. A medida que se incorporan nuevos tipos de señales y datos de observabilidad, la línea base de series temporales a través del aprendizaje automático no supervisado y la detección de anomalías reduce significativamente el esfuerzo manual necesario para monitorear y rastrear esos datos.
AIOps para análisis de causa raíz
Cuando surge un problema, AIOps puede ayudar a los SRE a identificar la causa raíz más rápidamente. Mediante el análisis de datos de múltiples fuentes, las plataformas AIOps pueden identificar la causa subyacente de un problema, incluso si no es evidente de inmediato. Esto puede ayudar a los SRE a resolver problemas de manera más eficiente y evitar que vuelvan a ocurrir en el futuro.
La aparición automática de información contextual sobre el problema ayuda a acelerar la investigación al presentar información relevante en línea y en los flujos de trabajo. AIOps puede correlacionar múltiples eventos y comportamientos en torno a un problema, lo que ayuda a investigaciones más holísticas y reduce el MTTD (tiempo medio de detección) y el MTTR (tiempo medio de resolución). Un ejemplo de dicho análisis de correlación y causa raíz es la capacidad de mostrar atributos de los datos que están representados de manera desproporcionada en el problema o evento anómalo. Uno o más de esos atributos pueden, a su vez, señalar la posible causa raíz. Para un conjunto más pequeño de síntomas específicos y bien entendidos, AIOps puede automatizar completamente el viaje desde el síntoma hasta la causa raíz, eliminando la necesidad de iterar manualmente a través de la investigación.
AIOps facilita la observabilidad para operaciones y negocios
AIOps tiene como objetivo facilitar la vida de los equipos de operaciones de TI, reduciendo la cantidad de trabajo manual necesario, especialmente para tareas rutinarias y repetitivas, y ayuda a encontrar la aguja en el pajar. Esto permite a los usuarios de operaciones concentrarse en actividades de mayor nivel, como la arquitectura de la plataforma, la ingeniería de la plataforma, la automatización, la seguridad y más.
Los entornos modernos híbridos y nativos de la nube continúan ampliando los límites de las operaciones que la gente puede administrar para su empresa. El análisis y el seguimiento de costos, las métricas comerciales y la alineación del impacto comercial con los datos de observabilidad son solo algunos de los ejemplos de los desafíos más recientes que enfrentan los equipos de operaciones. La buena noticia es que los mismos conceptos y capacidades analíticas de AIOps, como la línea de base, la detección de anomalías y las correlaciones que ayudan a la observabilidad, son igualmente hábiles para resolver los desafíos comerciales más nuevos. Las capacidades de AI y ML pueden ir aún más lejos y ayudar a dar sentido a cualquier señal y datos genéricos, lo que permite a los usuarios extraer información útil y procesable que contribuye al éxito comercial. ¡Pero esa es una publicación de blog para otro día!
Lea esto a continuación: ¿Qué es AIOps? una guía para principiantes
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