¿Buscas dar un impulso a tus operaciones de TI? escuchar los datos de tus sistemas con IA es la clave

La presión sobre el departamento de TI para hacer más con menos es constante y se intensifica. Durante los últimos años, los responsables de TI se han esforzado por aportar fiabilidad, escalabilidad y centrarse en el cliente, todo ello reduciendo simultáneamente el coste total de propiedad.

AIOps (Inteligencia Artificial para las Operaciones de TI) podría ser la mejor solución a esta cuestión hasta el momento. Nuestros clientes siempre tienen muchas preguntas sobre cómo entender, enfocar e implementar mejor las AIOps. Así que, en esta serie de cinco partes, voy a desmitificar las AIOps utilizando el marco simple y con algunos ejemplos del mundo real que resuenan bien con muchos líderes de TI.

Gartner acuñó el término  AIOps en 2016. Según Gartner, “AIOps combina big data y machine learning para automatizar los procesos de operaciones de TI, incluyendo la correlación de eventos, la detección de anomalías y la determinación de la causalidad.” AIOps no es una sola tecnología, sino que AIOPs es una combinación de tecnologías dispares para la recopilación, procesamiento y análisis de datos, la visualización de datos junto con herramientas y soluciones de automatización.

Los directivos de las empresas han estado buscando a los informáticos para que les guíen en el aprovechamiento del valor que se puede obtener de los montones de datos que tienen a su disposición. Considero que las AIOps son una oportunidad verdaderamente única para que los líderes de TI lideren la empresa con el ejemplo. Con los AIOPs, los departamentos de TI pueden impulsar el proceso de toma de decisiones sobre los datos y también ser más proactivos.

La clave de la aplicación de la IA: observabilidad, orquestación y automatización

Entonces, ¿cómo se adoptan las AIOPs (IA y ML) en las operaciones de TI y se obtienen conocimientos procesables de los datos generados por varios activos de TI y usuarios de sistemas de TI?  Para simplificar su enfoque de implementación de AIOps, recomendamos enmarcar la aplicación de la IA en tres pilares clave: observabilidad, orquestación y automatización.

Observabilidad – En el escenario más utópico, debe ser autoconsciente y tener la capacidad de autoanunciarse y autocurarse cuando haya problemas. La monitorización en el mundo tradicional está muy aislada, por lo que la observabilidad se consigue mejor aportando el registro, el rastreo y las métricas de la red y el almacenamiento, junto con la integración de los servidores de las instalaciones o la creación de entornos multicloud en las aplicaciones. Esta capacidad de monitorización de toda la pila proporcionará una visión profunda de las TI, el rendimiento de los servicios y el rendimiento de las aplicaciones. En Capgemini, ampliamos estos conocimientos para aportar conciencia y contexto para mejorar el rendimiento a nivel empresarial. En la segunda parte de esta serie de blogs profundizaremos en la capacidad de observación.

Orquestación – La gestión de servicios es el centro de todas las actividades centradas en el ser humano en las operaciones de TI. Con la IA y el ML, traemos la automatización humana en el bucle (HiL) para no solo agilizar sino también optimizar los procesos de gestión de incidentes, problemas y solicitudes de servicio. Con los chatbots y los asistentes de voz digitales, los bots automatizados pueden interactuar con los usuarios e impulsar el autoservicio a varios tipos de solicitudes, como el restablecimiento de contraseñas o las solicitudes de datos e informes . Aprenderemos más sobre esto en la tercera entrega de esta serie de blogs.

Automatización – La automatización mediante scripts no es nada nuevo para los departamentos de TI y los programadores. Con los avances en la automatización mediante API, la gestión de datos y la robótica basada en la interfaz gráfica de usuario, podemos ampliar fácilmente los límites delegando procedimientos deterministas a los bots y permitiendo que los trabajadores humanos asuman más retos de resolución de problemas. Además, la IA va más allá al ayudarnos a conseguir acciones correctivas basadas en la autocuración. Veremos más sobre esto en la cuarta parte de esta serie de blogs.

En resumen, hay claros beneficios que pueden derivarse del potencial sin explotar de los datos que se encuentran en los sistemas de TI. Con la estrategia correcta de AIOps, las organizaciones tienen una solución segura para los puntos de dolor, ya sea la emisión excesiva de tickets o el cumplimiento manual de las solicitudes de servicio. ADMnext puede ayudarle a formular una estrategia de éxito que contemple la extracción y el análisis de datos a través de los avances en Big Data, IA y algoritmos de ML y técnicas de visualización.

En la segunda parte de esta serie, profundizaré en estos avances y técnicas, junto con la observabilidad y cómo puede transformar su estado actual de monitorización.