Últimamente hemos visto como la inteligencia artificial y sus aplicaciones han despegado como nunca habíamos visto. Incluso ya se habla de una transformación tan grande como la que causaron la revolución industrial o la llegada de internet. Como no podía ser de otra forma, la IA también ha llegado a la administración de sistemas IT bajo el nombre de AIOps.
AIOps es una nueva solución que está permitiendo a las empresas aumentar su eficiencia en varias áreas tecnológicas críticas para el buen funcionamiento del negocio. Su aplicación permite adelantarse a los sucesos, optimizar costes y reparar errores de forma automática y sin intervención humana.
A continuación vamos a ver qué significa AIOps, cómo funciona, en qué áreas se puede aplicar o por qué es importante que las empresas adopten la inteligencia artificial en la administración de sus infraestructuras cloud.
¿Qué es AIOps?
AIOps es la abreviatura de Artificial Intelligence for IT operations o Inteligencia Artificial para Operaciones IT. Este término, el cual fue acuñado por la consultoría tecnológica Gartner en 2017, tiene relación con la aplicación de la IA en procesos de análisis y gestión de datos generados en trabajos operativos de administración de infraestructuras IT.
La IA y el aprendizaje automático permiten automatizar y mejorar las operaciones IT a partir de la información recogida de sus operaciones. Esto está cambiando la forma en la que las empresas administran sus infraestructuras. Este tipo de datos, que anteriormente no se tenían en cuenta, esconden información relevante que desvela oportunidades de mejora y predicción de posibles problemas.
AIOps combina Big data y el Deep Learning para mejorar diversas operaciones de TI, incluyendo:
- Detección y análisis de anomalías: Las herramientas de AIOps pueden monitorear grandes volúmenes de datos operacionales y detectar anomalías que podrían indicar un problema. Por ejemplo, si la latencia de la red aumenta repentinamente, esto podría indicar un problema que necesita ser investigado.
- Causa raíz y análisis predictivo: AIOps también puede ayudar a identificar la causa raíz de los problemas y predecir problemas futuros. Por ejemplo, podría identificar un componente de hardware que está fallando y que probablemente causará problemas en el futuro.
- Automatización y orquestación: Las herramientas de AIOps también pueden automatizar ciertas tareas, como la escalación de problemas a las personas correctas, la creación de tickets de soporte, o incluso la solución de problemas de forma autónoma. Esto puede liberar a los equipos de TI para que se concentren en tareas más estratégicas.
El objetivo final de AIOps es crear un sistema de operaciones de TI que pase de ser reactivo a ser proactivo, predictivo y autónomo. Esto puede reducir los costos, mejorar la eficiencia y la calidad del servicio.
¿Cómo funciona AIOps?
AIOps funciona de forma muy similar a otros sistemas de aprendizaje automático y Big Data. Todo se basa en el análisis e interpretación de grandes volúmenes de datos, los cuales están generados por los sistemas y aplicaciones IT de una empresa. El funcionamiento se divide en varias fases, entre las que identificamos:
- Recopilación de datos: gracias al uso de diversas herramientas es posible centralizar la recopilación de datos a partir de distintas fuentes. Estas incluyen registros de sistemas, métricas de rendimientos, datos de eventos, sensores IoT, infraestructuras de red, tickets de incidencias o cualquier otra aplicación IT.
- Normalización y agrupación de datos: los datos recopilados deben ser limpiados, normalizados y agrupados para que sean útiles. Aquí también puede entrar en juego la IA, ya que facilitan muchísimos las tareas ETL.
- Análisis de datos: empleando algoritmos de aprendizaje automático es posible analizar los datos para identificar patrones, anomalías o correlaciones entre sistemas. En este punto los datos se convierten en información para detectar, prevenir, predecir y decidir.
- Automatización y toma de decisiones: Basándose en los análisis, las herramientas de AIOps pueden tomar decisiones y realizar acciones automáticamente. Esto puede implicar la creación de tickets de servicio, la alerta a los miembros del equipo de TI, la resolución de problemas o la ejecución de procedimientos de recuperación.
- Mejora continua: Con el tiempo, y a medida que se procesan y analizan más y más datos, las herramientas de AIOps se vuelven más inteligentes y eficientes gracias al aprendizaje automático. Aprenden de sus errores y mejoran así sus predicciones y acciones.
Beneficios de AIOps
Como podrás imaginar, aplicar AIOps a sistemas e infraestructuras IT aporta muchos beneficios a medio y largo plazo, ya que ofrecen herramientas y sistemas de análisis muy potentes que permiten desvelar información muchas veces invisible, incluso para los ojos expertos. Este tipo de herramientas permiten:
- Reduce el tiempo medio de resolución de problemas (MTTR): al disponer de información nítida, reducir el ruido y disponer de datos fiables, es posible proponer soluciones de una manera más rápida, así como identificar problemas desde la raíz.
- Ahorrar en costes: la identificación, detección y prevención de problemas IT permiten reducir los costes de forma notable, tanto a nivel de consumo de recursos cloud, ya que se construyen infraestructuras más eficientes, como a nivel de liberación del tiempo de los empleados en tareas rutinarias.
- Disponibilidad: la disponibilidad y tiempo de funcionamiento óptimo aumenta gracias a la predicción y detección temprana de problemas. Esto permite pasar a la acción incluso antes de que los fallos aparezcan.
- Mejora en la eficiencia operativa: al automatizar tareas rutinarias y liberar a los equipos de TI para que se concentren en tareas más estratégicas o urgentes, AIOps puede mejorar la eficiencia operativa.
- Toma de decisiones basada en datos: la toma de decisiones se realiza a partir de los datos recopilados y no en suposiciones o datos poco precisos. La mejora continua permite tomar decisiones estratégicas más acertadas que se transformarán en beneficios para la empresa.
En definitiva, la implementación de medidas y herramientas de administración de sistemas basadas en inteligencia artificial permite pasar de una gestión reactiva a una proactiva y predictiva. Esto permite a las empresas adaptarse rápidamente a los cambios, tomar decisiones más acertadas y abordar los problemas con mayor certeza.
Desde nuestros inicios en Ausum Cloud hemos estado alineados con la administración de infraestructuras cloud proactiva y predictiva. El uso de herramientas AIOps nos permite ofrecer a nuestros clientes mejoras constantes es sus sistemas IT, que se traducen en un mayor rendimiento y menores costes asociados a la nube. Si tu también estás alineado con esta filosofía, no dudes en contactar con nosotros. Tenemos mucho de lo que hablar.
