AIOPS: a nova forma de gerir TI com recurso a inteligência artificial

AIOPS

Vivemos numa era cada vez mais digital onde o sucesso das empresas depende das tecnologias utilizadas. Os problemas de performance (picos de solicitação, ataques informáticos, etc) levam a perdas financeiras e é necessário que as operações de TI trabalhem com mais eficiência.

Os negócios e as tecnologias digitais estão a aumentar o volume, a velocidade e a variedade dos dados. A correlação e a análise manual dos dados e alertas é cada vez mais difícil para a equipa de operações de TI, com ferramentas em silos espalhadas por dispositivos móveis, pela Cloud e pelo mainframe.

As operações de TI sofrem com o excesso de ruído, pois existem muitos eventos e muitos processos e torna-se humanamente impossível acompanhar tudo o que se passa.  A solução passa por conseguir uma gestão mais eficiente com custos reduzidos e foi por isso que a Gartner criou o termo “AIOPS: Artificial Intelligence for IT Operations“. Este novo termo visa uma mudança de cultura para a obtenção de processos mais ágeis. Vamos saber mais sobre este novo paradigma de gestão de TI!

Mas, afinal, o que é o AIOPS?

AIOps usa big data, análise de dados e machine learning para fornecer insights e um nível maior de automatização. Assim, as operações de TI não dependem tanto da interação humana para realizar as tarefas de gestão exigidas pela infraestrutura e pelos softwares modernos. Deste modo, reduz-se a interação humana em tarefas rotineiras e libertam-se os recursos humanos para outras áreas de valor acrescentado. As soluções de AIOps consomem dados de diversos recursos e, depois, armazenam e fornecem acesso a estes, permitindo análises mais avançadas.

Porque é que AIOPS surgiu?

Reinvenção da Infraestrutura de TI

As novas tecnologias criaram ambientes que não são formados apenas por uma estrutura física e única. Os ambientes de TI atuais incluem a Cloud, serviços de terceiros, dispositivos móveis, entre outros. A gestão tradicional já não é capaz de lidar com a complexidade deste novo ambiente.

Big Data

Os dispositivos IOT, APIs e aplicações móveis aumentaram o número de dados gerados exponencialmente, o que dificulta a sua análise.

Consumidor mais exigente

As novas tecnologias alteraram o comportamento dos utilizadores. Hoje em dia, todos somos menos pacientes para esperar pela resolução de um problema. A solução tem que ser imediata e a gestão de TI tem que ser rápida o suficiente para responder à exigência dos utilizadores.

Edge Computing


Os benefícios proporcionados por esta tecnologia, como processamento e análises avançadas, alinhados com a facilidade da infraestrutura na Cloud, motiva as empresas a construir as suas próprias soluções de TI.

Principais utilizações de AIOPS

Análise da causa dos problemas

As soluções de AIOps ajudam as equipas de TI a entender rapidamente a causa de um problema que afeta um determinado serviço ou conjunto de serviços e a contextualizar as informações relevantes para que seja possível executar a correção mais adequada.

Redução de algoritmos e correlação

AIOPS elimina alertas redundantes e correlaciona automaticamente os alertas relacionados, de modo a melhorar a deteção de problemas críticos e agilizar a respetiva resolução.

Prevenção de problemas através de alertas inteligentes

As soluções de AIOps podem gerar alertas com base em valores anormais de cenários (deteção de anomalias). Os algoritmos aprendem com dados de ferramentas e identificam eventos que não estão em conformidade com um padrão previamente estabelecido.

Automatização inteligente

Através dos insights inteligentes gerados, as soluções de AIOps acionam processos nas ferramentas de automatização e colaboração de modo a proporcionar uma correção mais rápida dos problemas.

Identificação preditiva de capacidade

As soluções de AIOps evitam (ou pelo menos diminuem bastante)  interrupções do serviço e reduzem o desperdício, através da descoberta da capacidade subutilizada nas infraestruturas híbridas.

Agilidade entre equipas e grupos do datacenter

AIOps fornece a cada grupo de TI funcional dados e perspetivas relevantes, pois tem a capacidade de aprender quais os dados de análise que deve mostrar a cada grupo.

As soluções da IT PEERS usam várias estratégias de AI para trabalhar os dados provenientes de arquivos de log, métricas e ferramentas de monitorização, tickets de helpdesk, entre outras fontes.

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