¿Qué es AIOps? y ¿qué lo está impulsando?

¿Qué es AIOps? y ¿qué lo está impulsando?

De acuerdo con Gartner, el personal de operaciones de TI (IT Ops) espera un cambio importante en los próximos años y esto es en los procedimientos actuales de operaciones de TI y una reestructuración en la forma en que administramos nuestros ecosistemas de TI. Y la clave de estos cambios es una nueva plataforma que Gartner llama AIOps.

En esta publicación se plantará qué es AIOps y qué impulsa su desarrollo.

TRANSFORMACIÓN DIGITAL Y EL CAMINO HACIA AIOps

Es importante entender cómo la transformación digital da lugar a la plataforma AIOps de Gartner. La transformación digital abarca la adopción de la nube, el cambio rápido y la implementación de nuevas tecnologías. También requiere un cambio de enfoque a las aplicaciones y desarrolladores, un mayor ritmo de innovación y despliegue, y la adquisición de nuevos usuarios digitales: machine agents, Internet of Things (IOT) devices, Application Program Interfaces (APIs), etc. Las organizaciones no necesitaban servicios en el pasado. Todas estas nuevas tecnologías y usuarios están poniendo a prueba las estrategias y herramientas tradicionales de rendimiento y gestión del servicio hasta el punto de ruptura.

Gartner usa el nombre AIOps para describir el cambio de paradigma de operaciones de TI requerido para manejar estos problemas de transformación digital.

¿QUÉ ES AIOps?

AIOps significa Inteligencia Artificial para Operaciones de TI (Artificial Intelligence for IT Operations). Se refiere a plataformas tecnológicas multicapa que automatizan y mejoran las operaciones de TI mediante el uso de análisis y aprendizaje automático para analizar grandes volúmenes de datos recopilados de diversas herramientas y dispositivos de operaciones de TI, con el fin de detectar y reaccionar automáticamente a problemas en tiempo real.

Gartner explica cómo funciona una plataforma AIOps utilizando el siguiente diagrama, donde AIOps tiene dos componentes principales: Big Data y Machine Learning. Requiere un alejamiento de los datos de TI en silos para agregar datos observacionales (como los que se encuentran en sistemas de monitoreo y registros de trabajos) junto con datos de participación (generalmente encontrados en tickets, incidentes y eventos) dentro de una plataforma de Big Data. Luego, AIOps implementa una estrategia integral de análisis y aprendizaje automático (Machine Learning, ML) contra los datos combinados de TI. El resultado deseado es un conocimiento continuo que arroja mejoras y soluciones continuas, utilizando la automatización. AIOps se puede considerar como Integración e implementación continuas (CI/CD) para funciones centrales de TI.

Visualización de Gartner de la plataforma AIOPS

AIOps conecta tres disciplinas de TI diferentes: gestión de servicios, gestión del rendimiento y automatización, para lograr sus objetivos de mejora continua y mejoras. AIOps es un reconocimiento y un plan de juego que, en nuestros nuevos entornos de TI acelerados, debe haber un nuevo enfoque respaldado por los avances en big data y el aprendizaje automático.

¿QUÉ ESTÁ IMPULSANDO AIOps?

AIOps es un concepto nuevo, sin embargo está creciendo a partir de varias tendencias y necesidades que afectan las operaciones de TI, que incluyen:

La dificultad que TI Operations tiene para administrar manualmente su infraestructura
Actualmente es inapropiado usar el término “infraestructura”, ya que los entornos de TI modernos incluyen la nube administrada, la nube no administrada, los servicios de terceros, las integraciones de SaaS, los dispositivos móviles y más. Los enfoques tradicionales para gestionar la complejidad no funcionan en entornos dinámicos y elásticos. La tecnología actual de IT Ops ya está más allá del alcance de la administración manual y solo empeorará en los próximos años.

La cantidad de datos que IT Ops necesita retener aumenta exponencialmente
La supervisión del rendimiento está generando un número exponencialmente mayor de eventos y alertas. La función de paso de experiencia en volúmenes de tickets de servicio aumenta con la introducción de dispositivos IOT, API, aplicaciones móviles y usuarios digitales o de máquina. De nuevo, simplemente se está volviendo demasiado complejo para informes y análisis manuales.

Los problemas de infraestructura deben responderse a velocidades cada vez mayores
A medida que las organizaciones digitalizan sus negocios, las TI se convierten en el negocio. La “consumerización” de la tecnología ha cambiado las expectativas de los usuarios para todas las industrias. Las reacciones a los eventos de TI, ya sean reales o percibidas, deben ocurrir inmediatamente, especialmente cuando un problema afecta la experiencia del usuario.

Más poder de computación se está moviendo a los bordes de la red
La facilidad con la que se puede adoptar la infraestructura de la nube y los servicios de terceros ha potenciado las funciones de la línea de negocio (LOB) para crear sus propias soluciones y aplicaciones de TI. El control y el presupuesto han cambiado desde el núcleo de TI hasta el borde. Se está agregando más poder de cómputo (que se puede aprovechar) fuera de la central de TI.

Los desarrolladores tienen más poder e influencia, pero la rendición de cuentas aún se basa en TI
DevOps y Agile están obligando a los programadores a asumir más responsabilidad de monitoreo a nivel de aplicación, pero la responsabilidad por la salud general del ecosistema de TI y la interacción entre aplicaciones, servicios e infraestructura aún permanece en el núcleo de TI. IT Ops asume más responsabilidades justo cuando sus redes se vuelven más complejas.

LOS ELEMENTOS DE AIOps

AIOps reconoce que la antigua forma de hacer IT Ops no funcionará en el nuevo mundo definido por las necesidades enumeradas anteriormente. De la misma manera que Gartner ha definido IT Operations Management (ITOM) y Application Performance Management (APM) como mercados de cuadrantes mágicos, Gartner también puede construir un cuadrante mágico para el mercado AIOps.

Las plataformas AIOps constan de los siguientes elementos:

Las tecnologías que componen una plataforma AIOps

  • Amplias y diversas fuentes de datos de TI, desde herramientas actualmente en silos y disciplinas de TI tales como eventos, métricas, registros, datos de trabajos, tickets, monitoreo, etc.
  • Una gran plataforma de datos que agrega datos de TI para el análisis histórico y la reacción en tiempo real y las perspectivas.
  • Cálculos y analytics que permiten al sistema generar nuevos datos y metadatos a partir de datos de TI existentes. Ésta información también eliminan el ruido, identifican patrones o tendencias, aíslan causas probables, exponen problemas subyacentes y logran otros objetivos específicos de TI.
  • Algoritmos que aprovechan la experiencia en el dominio de TI para aplicar inteligentemente los cálculos y el análisis de manera apropiada y eficiente, según lo dictado por los datos de una organización y sus resultados deseados.
  • Aprendizaje automático no supervisado que puede alterar o crear automáticamente nuevos algoritmos basados en el resultado del análisis algorítmico y los nuevos datos introducidos en el sistema.
  • Visualización, que presenta ideas y recomendaciones para IT Ops de manera que facilite la comprensión y la acción.
  • Automatización, que utiliza los resultados generados por el análisis y el aprendizaje automático para crear y aplicar automáticamente una respuesta o mejorar para problemas identificados.

Como se mencionó anteriormente, las plataformas AIOps deben abarcar las disciplinas de TI de Performance Management, Service Management, Automatización y Mejora de procesos, junto con tecnologías como monitoreo, service desk, administración de capacidad, cloud computing, SaaS, movilidad, IoT y más.

Es necesario decir que aunque AIOps representa un cambio radical para IT Ops, no es una aplicación radical de análisis y aprendizaje automático. Se implementó un enfoque ML similar cuando los corredores cambiaron de la negociación manual al comercio de maquinaria. Analytics y ML se utilizan en las redes sociales, en aplicaciones como Google Maps, Waze y Yelp, así como en mercados en línea como Amazon y eBay. Estas técnicas se utilizan de manera confiable y extensa en entornos donde se requieren respuestas en tiempo real a condiciones dinámicamente cambiantes y personalización del usuario.

El personal de IT Ops ha tardado en adaptarse a entornos similares a AIOps porque, por necesidad, nuestros trabajos siempre han sido más conservadores. Es tarea de IT Ops asegurarse de que las luces permanezcan encendidas y proporcionar estabilidad a la infraestructura en la que se desenvuelven las aplicaciones de la organización. Sin embargo, debido a las tendencias enumeradas anteriormente, más tiendas de IT Ops (especialmente aquellas en la empresa) necesitarán implementar estrategias y tecnologías AIOps en el futuro cercano.


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