Qué es AIOps
Contenido
Definición de AIOps
AIOps son las siglas de "inteligencia artificial para operaciones de TI". Se refiere a plataformas que aprovechan el aprendizaje automático (ML) y la analítica para automatizar las operaciones de TI. AIOps aprovecha los grandes datos de los dispositivos operativos y tiene la capacidad única de detectar y responder a los problemas de forma instantánea. Utilizando el poder del ML, AIOps elabora estrategias utilizando las diversas formas de datos que recopila para obtener perspectivas automatizadas que trabajan para refinar e iterar continuamente. AIOps pretende abordar un panorama de TI en rápida evolución utilizando la comodidad del aprendizaje automático, la automatización y los macrodatos. El vídeo ofrece una breve visión general de qué es AIOps y cómo funciona.
Los productos AIOps tienen un enfoque estandarizado de la funcionalidad. El primer paso del proceso consiste en la extracción de datos. Las herramientas deben recopilar los datos procedentes de varios sistemas y agruparlos de forma adecuada para que el siguiente paso del proceso sea el más eficaz. A continuación, se lleva a cabo un análisis exhaustivo de los datos agregados. Mediante algoritmos de ML, estas herramientas detectan patrones y relaciones entre fragmentos de datos, al tiempo que identifican problemas de raíz y puntos focales dentro de un sistema. En la siguiente etapa, AIOps busca aplicar sus "habilidades de pensamiento crítico" para reaccionar ante las conclusiones del análisis anterior. Esto implica implementar una optimización automatizada de las operaciones de TI, al tiempo que utiliza los patrones que ha detectado, para aprender y acercarse a los posibles puntos débiles. Esta tecnología suele ir acompañada de la capacidad de proporcionar informes analíticos exhaustivos que ayudan a tomar decisiones más inteligentes y basadas en datos.
Herramientas AIOps
Las herramientas deben tener ciertas competencias operativas para ser soluciones AIOps. En primer lugar, deben ser capaces de normalizar los datos procedentes de diferentes fuentes, aplicaciones e infraestructuras para poder realizar un análisis preciso. A continuación, las herramientas tienen que ser capaces de comprender los flujos lógicos que conectan los diferentes activos informáticos dentro de una organización. Encontrar asociaciones y fusionar eventos es igual de importante porque reduce la necesidad de interferencia humana, como es la naturaleza de la inteligencia artificial (IA). La principal funcionalidad de las plataformas AIOps es poder utilizar la telemetría -datos recogidos en puntos remotos y dirigidos a un sistema informático para su análisis- para predecir, prevenir o detectar problemas y, a continuación, utilizar el aprendizaje automático para adaptar y perfeccionar el proceso.
Figura 1: Correlación y análisis de eventos AIOps
¿Por qué AIOps?
AIOps proporciona análisis y detección en tiempo real de los problemas de TI al tiempo que optimiza su enfoque mediante el aprendizaje automático. Con la creciente adopción de la nube, las AIOps serán cada vez más necesarias para optimizar las operaciones de TI. El valor de las plataformas AIOps reside en su propósito central de reconocer patrones, aprender y después mejorar su enfoque para detectar problemas de TI, todo ello mediante el uso de marcos de aprendizaje automático que no requieren intervención humana. Sin embargo, AIOps no se limita a alertar, sino que se encarga también de actuar sobre los problemas de infraestructura que detecta.
Una de las alineaciones más fuertes de AIOps es con los crecientes esfuerzos para mejorar la seguridad en la nube. Gracias a la integración con las fuentes de datos de inteligencia de amenazas, AIOps tiene la capacidad de predecir e incluso evitar los ataques a las estructuras en la nube. Los AIOps también pueden desempeñar un papel importante en la automatización de la administración de eventos de seguridad, que es el proceso de identificación y recopilación de eventos de seguridad en un entorno informático. Gracias a las ventajas del ML, las AIOps pueden hacer evolucionar el proceso de administración de eventos de forma que se reformen los enfoques de observación y alerta. La detección del fraude es sin duda un caso de uso para las AIOps también, ya que esto requiere tradicionalmente el tedioso proceso de tamizar a través de los datos y el uso de análisis predictivos para formar una detección adecuada del fraude. La automatización de las numerosas entradas y fuentes de datos necesarias en este proceso ahorraría tiempo y costos a una organización. En uno de sus casos de uso de automatización más sencillos, AIOps puede supervisar y "etiquetar" datos basándose en un conjunto específico de reglas y categorías que se definen para ellos.
Esta demostración profundiza en el funcionamiento de AIOps y puede proporcionar casos de uso de AIOps y capacitación para aquellos que estén listos para su implementación.
Beneficios de AIOps
De las muchas ventajas que ofrece AIOps, quizá la más clara sea la agregación de varias funcionalidades de herramientas de supervisión diferentes en un solo lugar. A medida que el panorama de la monitorización se vuelve más complejo, uno de los mayores retos ha sido tener que buscar entre cinco y diez herramientas de monitorización sólo para identificar las causas raíz. AIOps proporciona una plataforma única en la que todos los datos entre fuentes heterogéneas se normalizan y se correlacionan de tal forma que tiene más sentido lógico mostrarlo todo en un solo cuadro de mandos.
Una de las mayores preocupaciones es el creciente número de alertas en todas las herramientas de supervisión y cómo administrarlas. Aquí es donde entra en juego AIOps. Disponer de una herramienta impulsada por algoritmos de ML que se adapte continuamente y se base en sus conocimientos es útil para organizar estas alertas y ahorrar a las organizaciones el tiempo y el capital humano necesarios para hacerlo con eficacia. AIOps ayuda a reducir el tiempo de inactividad a la vez que identifica y prioriza los problemas y las alertas.
Las AIOps también tienen una capacidad específica que los humanos no tienen: el análisis predictivo. Como ya se ha mencionado, una de las etapas iniciales del proceso de AIOps es la recopilación y el análisis de los datos. Esta tecnología es capaz de tomar decisiones informadas y automatizadas utilizando los datos que se le presentan. Yendo un paso más allá, AIOps es capaz de predecir futuros problemas y corregirlos antes de que tengan un impacto negativo en el rendimiento.
En definitiva, estos beneficios y casos de uso justifican la amplia adopción de AIOps para mejorar la eficiencia operativa de TI.
Soluciones AIOps
SD-WAN y AIOps
SD-WAN, o redes de área extensa definidas por software, ha aportado mucho en los últimos años, añadiendo agilidad, resistencia y menores costos a la arquitectura WAN. La adopción de este valioso mecanismo se aceleró aún más con la pandemia de COVID-19, ya que la conectividad de las redes se convirtió en una prioridad absoluta para las empresas. Aunque esto ha reducido la necesidad de una costosa mano de obra informática en el proceso de implementación, sigue existiendo el problema de detectar y resolver las interrupciones de la WAN. Aquí es donde los AIOps se benefician en el panorama SD-WAN. Disponer de una correlación automatizada de eventos integrada con SD-WAN ayudará a detectar los problemas de la red en un entorno que, por naturaleza, tiende a ocultar las interrupciones debido a su elevada capacidad de recuperación. Los sistemas que aprovechan la inteligencia artificial pueden manejar grandes volúmenes de datos e identificar las señales de alarma más intrincadas mediante análisis predictivos. AIOps es sin duda el medio de ampliar el alcance de las capacidades y la eficacia de SD-WAN.
Palo Alto Networks ha dado pasos significativos con AIOps a través de Prisma SD-WAN . Tradicionalmente, las SD-WAN heredadas se centran en permitir el abandono de Multiprotocol Label Switching (MPLS) para reducir costos, pero Palo Alto Networks cree en una solución de próxima generación que ofrezca automatización, un menor costo total de propiedad, un mayor rendimiento de las aplicaciones y un rico conjunto de servicios de seguridad y de red desde la nube. Las nuevas y potentes mejoras de AIOps para Prisma SD-WAN recientemente publicadas incluyen correlación y análisis de eventos, vistas mejoradas del panel de control y exportación de telemetría a recopiladores de terceros. Con las organizaciones escalando a un ritmo despiadado, la simplicidad y la automatización de las operaciones de red nunca han importado tanto.
Gartner dispone de una Guía de Mercado para Plataformas AIOps que evalúa a los proveedores y proporciona información a los líderes sobre cómo las tecnologías impulsadas por IA con ML y análisis predictivo pueden beneficiar a las operaciones de TI de una organización y, a su vez, ahorrar costos. Gartner también proporciona tendencias y conclusiones clave a medida que el crecimiento de las plataformas AIOps sigue aumentando. Prisma SD-WAN tiene capacidades AIOps para ayudar a reducir y automatizar las tediosas operaciones de red. Prisma SD-WAN ha sido calificada recientemente como líder en el informe Cuadrante Mágico Gartner 2021 para Infraestructura WAN Edge.
Obtenga más información sobre cómo simplificar las operaciones de red con Prisma SD-WAN.
Preguntas frecuentes sobre AIOps
AIOps, o Inteligencia Artificial para Operaciones de TI, difiere de la administración tradicional de operaciones de TI al utilizar la IA y el aprendizaje automático para analizar grandes cantidades de datos en tiempo real. Mientras que las operaciones de TI tradicionales a menudo se basan en procesos manuales y enfoques reactivos, AIOps proporciona conocimientos predictivos, automatiza las tareas rutinarias y permite la resolución proactiva de problemas, lo que se traduce en una detección más rápida de los problemas y una mejora de la eficiencia general.
Los componentes clave de una plataforma AIOps incluyen la ingesta de datos de diversas fuentes (registros, métricas, eventos), el procesamiento de datos en tiempo real, algoritmos de aprendizaje automático para el reconocimiento de patrones y la detección de anomalías, motores de correlación para vincular eventos relacionados, herramientas de automatización para la remediación y cuadros de mando para la visualización y la presentación de informes. Estos componentes permiten la supervisión continua, el análisis predictivo y la respuesta automatizada ante incidentes.
Sí, las AIOps pueden ayudar a reducir los costos de TI automatizando las tareas rutinarias, reduciendo la necesidad de intervención manual y minimizando el tiempo de inactividad mediante análisis predictivos. Al identificar y resolver los problemas antes de que afecten al negocio, AIOps minimiza el tiempo y los recursos dedicados a la administración de incidencias, optimiza las operaciones de TI y puede conducir a un uso más eficiente de la infraestructura, reduciendo en última instancia los costos operativos generales.
AIOps mejora la colaboración entre TI y otras unidades de negocio al proporcionar una plataforma unificada que ofrece perspectivas y visibilidad en tiempo real de las operaciones de TI. Con AIOps, las partes interesadas pueden acceder a datos relevantes, comprender cómo el rendimiento de las TI repercute en los resultados empresariales y colaborar de forma más eficaz en los procesos de resolución de problemas y toma de decisiones. Esta transparencia fomenta una mejor alineación entre los objetivos de TI y los de la empresa.
Las industrias que más se benefician de la adopción de AIOps son las finanzas, la sanidad, las telecomunicaciones, el comercio minorista y la fabricación. Estos sectores suelen manejar grandes volúmenes de datos, infraestructuras informáticas complejas y la necesidad de una alta disponibilidad y rendimiento. AIOps ayuda a estas industrias mejorando los tiempos de detección y resolución de incidentes, garantizando el cumplimiento de las normativas, mejorando las experiencias de los clientes y apoyando las iniciativas de transformación digital.
