En el día de hoy les voy hablar de un concepto muy importante para todos los profesionales que trabajan en el área de Operaciones de TI, me refiero al termino AIOPS.
¿Qué es AIOPS ?
AIOPS son las siglas en inglés de Inteligencia artificial aplicada a las operaciones de TI, este término fue acuñado por Gartner en el año 2016. AIOPS no es más que el uso de analítica avanzada, incluyendo aprendizaje automático e inteligencia artificial para monitorear y administrar el rendimiento y la confiabilidad de las aplicaciones y los sistemas de hardware, detectar anomalías, adaptarse a cambios en la carga, manejar fallas y ajustar de manera proactiva o rápida sin interrupción o con una interrupción mínima los servicios.
Contexto de AIOPS
El concepto de AIOS surge por la convergencia de tres tendencias:
1. La Creciente complejidad de los sistemas de TI: A medida que las organizaciones han migrado a arquitecturas nativas de la nube (cloud native) y microservicios, sus sistemas de TI se han vuelto cada vez más complejos. Esta complejidad hace que sea más difícil para los equipos de TI monitorear y administrar sus sistemas de manera efectiva.
2. El Crecimiento del volumen de datos: la creciente observabilidad de los sistemas ha dado como resultado una explosión de datos. Estos datos pueden ser valiosos para comprender y solucionar problemas del sistema, pero también pueden ser abrumadores para los equipos de TI.
3. La Democratización de la IA y el ML: las tecnologías de Inteligencia Artificial y Machine Learning se han vuelto más accesibles y asequibles, lo que hace posible que las organizaciones las apliquen a las operaciones de TI.
¿Cuáles Desafíos de las operaciones de TI que resuelve la AIOPS ?
Es importante resaltar los retos de las operaciones de TI que el concepto de AIOPS viene a resolver con algunos casos de uso:
Reducción del ruido de alertas: AIOps puede filtrar alertas irrelevantes y priorizar las críticas, lo que reduce la carga de los equipos de TI.
Análisis de la causa raíz: al analizar patrones y correlaciones en los datos, AIOps puede ayudar a los equipos de TI a identificar rápidamente la causa raíz de los problemas.
Identificación proactiva de problemas: AIOps puede predecir problemas potenciales antes de que ocurran, lo que permite a los equipos de TI tomar medidas preventivas.
Remediación automatizada: AIOps puede automatizar tareas rutinarias, lo que libera a los equipos de TI para que se concentren en problemas más complejos.
Métricas de una solución de AIOPs
Una solución de AIOPS trae consigo algunas métricas relevantes para las operaciones tecnológicas, dentro de las que podemos citar:
- MTTA (tiempo medio de reconocimiento): AIOps puede reducir el MTTA al mejorar la visibilidad y la priorización del estado del sistema, lo que permite a los equipos de operaciones identificar incidentes e iniciar procedimientos de recuperación más rápido.
- MTBF (tiempo medio entre fallos): la detección de anomalías, un caso de uso clave de AIOps, proporciona advertencias tempranas a los equipos de operaciones, lo que mejora su capacidad para descubrir problemas potenciales antes de que se conviertan en incidentes. Esto debería generar un aumento del MTBF, lo que refleja períodos de tiempo más largos entre fallos.
- MTTR (tiempo medio de resolución): el análisis de la causa raíz y la correlación de eventos, junto con la remediación automatizada de problemas, mejorarán directamente el tiempo que lleva resolver los incidentes, lo que generará una disminución del MTTR.
Certificación de AIOPs
Para los que les interesa abundar más sobre este interesante concepto de Inteligencia Artificial aplicada a las operaciones de TI, Peoplecert ha diseñado una certificación llamada AIOPS Foundation que valida el conocimiento en los temas de AIOPS, es agnóstica a las plataformas tecnológicas lo que quiere decir que los conceptos aplican para cualquier fabricante. Dicha certificación requiere una capacitación que consta de ocho módulos y es necesario completar un examen de 40 preguntas con una puntuación de aprobación de 65%.
Finalmente, les invito a investigar sobre este interesante tema de la Inteligencia Artificial aplicada a las operaciones de TI, a los fines de que puedan automatizar la resolución de los incidentes y puedan ir dando los pasos iniciales en la detección proactiva de incidentes para que los servicios de TI puedan ser más estables.
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