O Guia Completo sobre AIOps

Kimberly Yánez Maio 23, 2024
- 13 min de leitura

AIOps, que significa Inteligência Artificial para Operações de TI, está aqui para ficar. A verdade é que aproveitar a inteligência artificial (IA) para ITOps oferece uma série de benefícios que podem melhorar significativamente a eficiência, confiabilidade e desempenho das operações de TI.

Então, continue lendo enquanto exploramos o potencial do software de AIOps. Desde a automação de tarefas rotineiras até a previsão de problemas futuros e a melhoria da tomada de decisões, bem como cenários práticos e estratégias para sua implementação.

Vamos começar.

Índice

  • O que é AIOps?
  • Por que o AIOps é importante?
  • 10 benefícios do uso da inteligência artificial para operações de TI
  • Como o AIOps funciona?
  • Como desenvolver uma estratégia de AIOps
  • 5 exemplos de AIOps
  • 8 características comuns das ferramentas de AIOps

O que é AIOps?

AIOps é uma plataforma tecnológica de múltiplas camadas que utiliza aprendizado de máquina (ML) e análises para automatizar operações de TI.

Em resumo, AIOps usa big data para reunir uma gama de informações de diferentes ferramentas e dispositivos de operações de TI, para que os problemas possam ser identificados automaticamente e resolvidos em tempo real.

Este método oferece insights que antes eram difíceis de encontrar ou exigiam muito trabalho humano para serem obtidos, o que ajuda a melhorar a eficiência, o desempenho e a confiabilidade dos processos de TI.

AIOps vs. DevOps

Embora AIOps e DevOps visem melhorar as operações de TI, eles focam em aspectos diferentes e empregam abordagens distintas.

Em termos de foco, o objetivo do DevOps é aumentar a capacidade de uma organização de entregar aplicativos e serviços em alta velocidade, com ênfase na colaboração entre as equipes de desenvolvimento e operações. Por outro lado, o AIOps se concentra na aplicação de inteligência artificial e aprendizado de máquina para automatizar e aprimorar as operações de TI.

A maneira como operam também é diferente. O DevOps depende de ferramentas de automação que facilitam o ciclo de vida do desenvolvimento de software com integração contínua (CI), entrega contínua (CD), gerenciamento de configuração e controle de versão. O AIOps usa análises de big data, IA e algoritmos de ML para analisar dados de várias ferramentas e dispositivos de operações de TI, para que possam prever e prevenir problemas potenciais antes que impactem os negócios.

E porque suas abordagens são opostas, seus resultados também são. O DevOps reduz o tempo do ciclo de desenvolvimento, incentiva o trabalho em equipe e eleva a qualidade das liberações de software. O AIOps visa identificar possíveis problemas no sistema, automatizar atividades de operações de TI e fornecer informações úteis para evitar tempo de inatividade ou degradação do desempenho.

Por fim, na implementação, as práticas DevOps são aplicadas ao longo do ciclo de vida do desenvolvimento de software, influenciando como as equipes colaboram, como o software é construído, testado e implantado. O AIOps é aplicado em operações de TI, focando na automação e otimização de tarefas operacionais, monitoramento e resposta a incidentes.

Por que o AIOps é importante?

O AIOps é importante por várias razões, principalmente devido ao seu impacto no desempenho geral da infraestrutura de TI de uma organização.

Uma de suas melhores capacidades é que economiza tempo e reduz o potencial de erro humano.

Isso ocorre porque o AIOps detecta e resolve problemas automaticamente em tempo real, o que reduz o tempo de inatividade e a necessidade de intervenção manual. Também podemos dizer que, ao utilizar ML e IA, é mais fácil para o AIOps prever problemas potenciais antes que ocorram, permitindo que as equipes de TI os resolvam proativamente.

Como resultado, as equipes de TI melhoram o monitoramento de desempenho, uma vez que o AIOps oferece uma visão unificada de todas as operações para identificar e corrigir ineficiências de maneira mais eficaz. Como sua natureza é orientada por dados, é possível ver tendências, prever necessidades e alocar recursos de maneira mais eficiente.

Agora, por que as empresas devem se importar com o AIOps além de fornecer uma vantagem competitiva crucial no mercado acelerado de hoje? Porque requer menos recursos de TI e pode potencialmente reduzir o investimento em medidas reativas. E, todos sabemos que, neste mundo digital, o tempo de inatividade leva a perdas significativas, não apenas financeiras, mas também de lealdade. As experiências dos clientes estão frequentemente ligadas ao desempenho dos serviços de TI.

À medida que os negócios crescem, sua infraestrutura de TI se torna mais complexa. O AIOps parece gerenciar essa complexidade automatizando operações e fornecendo suporte durante esforços de escalabilidade e quando se adapta a novas tecnologias para se manter à frente.

Em última análise, você quer liberar o tempo de suas equipes de TI para se concentrar em iniciativas estratégicas, em vez de apagar incêndios.

10 benefícios do uso da inteligência artificial para operações de TI

A integração da IA nas operações de TI oferece vários benefícios que podem melhorar significativamente a eficiência operacional, a confiabilidade e o desempenho. Considerando suas capacidades de automação e reconhecimento de padrões.

Aqui estão as principais vantagens de usar IA para operações de TI.

1. Maior eficiência operacional

A IA automatiza tarefas rotineiras e repetitivas, reduzindo a carga de trabalho da equipe de TI e permitindo que eles se concentrem em iniciativas mais estratégicas. Com a automação, as equipes podem se concentrar em melhorar a infraestrutura de TI da empresa.

2. Análise preditiva

A capacidade preditiva da IA permite medidas proativas para evitar tempo de inatividade ou problemas potenciais antes que afetem os serviços. Considere uma situação em que um sistema de IA analisa padrões de desempenho de servidores e prevê uma sobrecarga potencial durante horários de pico. Nesse caso, a equipe de TI poderia ajustar os recursos para evitar uma falha do servidor.

3. Resolução mais rápida de incidentes

Este ponto está em linha com o anterior, pois a IA pode analisar rapidamente incidentes, identificar suas causas raiz e sugerir ou até automatizar ações corretivas. Por exemplo, quando ocorre uma interrupção na rede, a IA rapidamente analisa os dados para identificar que um roteador específico falhou. Ela reinicia o roteador automaticamente ou alerta a equipe de TI.

4. Melhoria na tomada de decisões

Os líderes de TI podem usar a IA para otimizar a alocação de recursos, planejar a capacidade e fazer investimentos estratégicos na infraestrutura de TI. Isso ocorre porque a IA analisa dados passados sobre o uso de recursos de TI durante lançamentos de produtos.

5. Experiência do usuário aprimorada

O AIOps garante que os serviços de TI estejam funcionando sem problemas e de forma eficiente, para que as empresas possam oferecer uma melhor experiência aos seus clientes e funcionários. Na prática, a IA monitora o desempenho de um aplicativo em tempo real. Ela percebe uma desaceleração e automaticamente realoca recursos para melhorar a velocidade, mantendo uma experiência de usuário contínua sem intervenção manual.

6. Redução de custos

Automatizar operações de TI com IA pode levar a economias significativas de custos. Basicamente, você reduz a necessidade de intervenção manual. Por exemplo, se uma empresa automatizar o monitoramento do uso de recursos na nuvem, a IA identificará e desligará instâncias subutilizadas, reduzindo custos desnecessários e otimizando os gastos com a nuvem.

7. Escalabilidade

Como mencionamos anteriormente, a IA pode facilmente escalar para atender à crescente complexidade e volume das operações de TI. Na verdade, os sistemas de IA aumentam automaticamente os recursos durante a alta demanda e reduzem quando a demanda diminui. Essa escalabilidade garante o crescimento da infraestrutura de TI e a implantação de recursos eficientes, sem comprometer o desempenho ou a confiabilidade.

8. Melhoria na segurança

Este é um ponto óbvio: a segurança de TI. Ela anda de mãos dadas com suas capacidades de monitoramento para reconhecimento de padrões. A IA analisa continuamente padrões incomuns de tráfego na rede, identificando rapidamente um potencial ataque cibernético. Ela bloqueia a ameaça automaticamente ou alerta a equipe de segurança, minimizando os danos potenciais.

9. Melhoria contínua

Os sistemas de IA aprendem com os dados e promovem a melhoria contínua. Sua capacidade de aprendizado permite que o AIOps se adapte a novos desafios e tecnologias. Este é o caso porque um sistema de IA aprende com cada incidente para melhorar sua precisão na previsão e resposta a futuros problemas. Com o tempo, ele se torna mais apto a gerenciar o ambiente de TI, reduzindo erros e melhorando a eficiência.

10. Insights interdomínios

A IA pode analisar dados de diferentes domínios e silos dentro de um ambiente de TI para permitir melhor coordenação e otimização dos recursos de TI em toda a organização. Para ilustrar: a IA poderia analisar dados do site da empresa e de aplicativos internos, identificando uma correlação entre o aumento do tráfego no site e a carga no sistema interno. Então, o resultado seria preparar a infraestrutura para futuros picos de tráfego.

Como funciona o AIOps?

Em termos mais simples, o AIOps funciona reunindo e analisando grandes quantidades de dados de diversas fontes de operações de TI e, em seguida, aplicando IA para encontrar padrões, prever possíveis problemas e automatizar soluções.

Seus elementos centrais são:

  • Aprendizado de Máquina
  • Estabelecimento de Linha de Base de Desempenho
  • Detecção de Anomalias
  • Análise Automatizada da Causa Raiz
  • Insights Preditivos

 

Vamos detalhar isso em etapas:

1. Coleta de dados

O primeiro passo no processo de AIOps é coletar dados de várias fontes dentro do ambiente de TI. Esses dados podem incluir logs, métricas, dados de desempenho e relatórios de incidentes de servidores, bancos de dados, aplicativos e equipamentos de rede. As plataformas AIOps agregam esses dados em um sistema centralizado, tornando-os acessíveis para análise.

2. Processamento e análise de dados

Uma vez coletados, os dados passam por um processamento para estruturar e normalizá-los para análise. O AIOps usa algoritmos de aprendizado de máquina e modelos estatísticos para analisar essa vasta quantidade de dados em tempo real. A análise visa identificar padrões, anomalias e correlações que podem não ser evidentes para operadores humanos.

3. Reconhecimento de padrões e detecção de anomalias

O AIOps aprende com dados históricos para identificar o que constitui comportamento normal para o sistema. Ele pode então detectar desvios dessa norma, que podem indicar possíveis problemas ou gargalos de desempenho. A detecção precoce de anomalias permite que as equipes de TI resolvam problemas antes que impactem os usuários.

4. Análise preditiva

O AIOps prevê quais componentes podem falhar e quando, permitindo manutenção proativa e prevenindo tempo de inatividade. Isso é excelente para o planejamento e otimização das operações de TI.

5. Automação e remediação

Talvez o aspecto mais impactante do AIOps seja sua capacidade de automatizar respostas aos problemas identificados. Com base na análise, o AIOps pode acionar fluxos de trabalho automatizados para remediar problemas sem intervenção humana. Por exemplo, pode reiniciar automaticamente um serviço que falhou, escalar recursos para atender à demanda ou redirecionar o tráfego para evitar congestionamentos. A automação acelera os tempos de resposta e reduz a carga de trabalho manual na equipe de TI.

6. Aprendizado contínuo

As plataformas AIOps são projetadas para aprender e melhorar ao longo do tempo. Elas adaptam seus modelos com base em novos dados e resultados, tornando-se mais precisas e eficientes em suas previsões e recomendações.

Como implementar AIOps?

Desenvolver uma estratégia de AIOps é uma decisão voltada para o futuro que se alinha com o cenário em mudança das operações de TI.

A novidade do AIOps apresenta tanto oportunidades quanto desafios. Por um lado, oferece o potencial para melhorar significativamente a eficiência, reduzir o tempo de inatividade e prever problemas antes que impactem as operações. Por outro, sua novidade significa que as melhores práticas ainda estão sendo estabelecidas, e há uma curva de aprendizado associada à sua adoção.

Todos concordamos que sua implementação não só leva tempo, mas também exige uma mudança de mentalidade.

Assim, este é o melhor caminho a seguir:

Envolver stakeholders

Para que o AIOps realmente tenha impacto, é essencial garantir que ele se alinhe com os objetivos gerais da sua organização. Envolva todos os principais stakeholders — incluindo pessoal de TI, gestão e usuários finais — para garantir que todos estejam a bordo e compreendam completamente os benefícios e as mudanças que o AIOps introduzirá. Dado que o AIOps é um campo relativamente novo, é vital comunicar seu potencial e como ele será integrado aos fluxos de trabalho existentes.

Selecionar as ferramentas certas

Encontrar a plataforma AIOps adequada para sua organização requer consideração cuidadosa. A plataforma deve não apenas corresponder à escala e complexidade das suas operações, mas também ser capaz de se integrar perfeitamente aos seus sistemas existentes. Escolha uma ferramenta que possa agregar dados de eventos em vários sistemas, aplicativos e componentes de infraestrutura. Além disso, avalie suas ferramentas e habilidades atuais para identificar lacunas que precisam ser abordadas para implementar e utilizar efetivamente as tecnologias de AIOps.

Desenvolver habilidades necessárias

Implementar o AIOps com sucesso exige uma combinação única de expertise em operações de TI e conhecimento em ciência de dados. Certifique-se de que sua equipe esteja equipada com as habilidades necessárias, proporcionando acesso a treinamento e educação. Se necessário, considere colaborar com especialistas externos que possam trazer um conhecimento profundo do AIOps para sua organização.

Implementar em fases

Dada a natureza nova do AIOps, adotar uma abordagem faseada para a implementação pode ser uma estratégia prudente. Comece com sistemas que são críticos, mas não críticos para a missão, para mitigar riscos e dar à sua equipe a oportunidade de desenvolver sua expertise com a plataforma de AIOps. Esse rollout gradual permite ajustes e aprendizado, garantindo uma transição mais suave para uma adoção mais ampla do AIOps em todo o seu ambiente de TI.

5 exemplos de AIOps para praticar

Agora que exploramos o que é o AIOps e como desenvolver uma estratégia robusta de implementação, vamos dar uma olhada em alguns exemplos de como isso se parece na prática:

1. Detecção de fraude em serviços financeiros

Pense nos milhões de transações que um banco processa diariamente e na rapidez com que seu sistema precisa ser para detectar fraudes. Para prevenir perdas financeiras e manter a confiança de seus clientes, um sistema AIOps analisaria padrões de transações em tempo real. Com a automação, pode sinalizar atividades suspeitas imediatamente e bloqueá-las para verificação adicional.

2. Otimização da cadeia de suprimentos no Varejo

Neste cenário, as capacidades de previsão do AIOps podem planejar estratégias de distribuição, como recomendar ajustes em pedidos caso detecte baixos níveis de estoque em uma loja ou em uma cadeia de lojas.

3. Manutenção de equipamentos em fábricas

Imagine como plantas de manufatura que dependem de maquinário pesado para manutenção regular poderiam se beneficiar do AIOps para prevenir falhas inesperadas e tempo de inatividade caro. Esses negócios podem usar a tecnologia para agendar isso automaticamente, além de usá-la para analisar dados de sensores de equipamentos para prever quando as máquinas provavelmente falharão ou precisarão de manutenção.

4. Desempenho de rede em empresas de telecomunicações

Uma empresa de telecomunicações poderia implementar o AIOps para monitoramento contínuo e análise do tráfego de rede e métricas de desempenho. O sistema pode identificar potenciais problemas de rede e prever falhas. Como resultado, poderia iniciar respostas automáticas para mitigar esses problemas antes que impactem os clientes.

5. Possíveis usos no sistema de saúde

A monitoração médica usando IA ainda está sendo pesquisada, pois considerações éticas e legais levam mais tempo para serem avaliadas. No entanto, no futuro, podemos esperar que, por exemplo, hospitais usam AIOps para agregar e analisar dados de vários dispositivos de monitoramento com a esperança de prever problemas de saúde potenciais antes que se tornem críticos, alertando a equipe médica para intervir prontamente.

Até o momento, a CP24 relatou que o maior consórcio de hospitais de pesquisa no Canadá nomeou um cientista chefe de inteligência artificial, Bo Wang, para aproveitar a tecnologia de ponta capaz de acelerar processos diagnósticos, melhorar e personalizar tratamentos de pacientes e reduzir os períodos de recuperação.

A ideia por trás disso é unir médicos e pesquisadores envolvidos em aplicações de IA em vários domínios, como oncologia e doenças cardíacas.

8 características comuns das ferramentas de AIOps

Embora os recursos específicos das ferramentas de AIOps possam variar dependendo do produto, ao escolher a ideal para sua equipe de TI, acreditamos que há características essenciais que não podem faltar, pois estão em concordância com os benefícios mencionados acima.

  1. Agregação de dados e normalização desses dados para criar um modelo de dados unificado que realiza análises e encontra correlações entre diferentes sistemas.

  2. Detecção de anomalias para ajudar as equipes de TI a detectar problemas precocemente, muitas vezes antes que impactem os usuários.

  3. Correlação e análise de eventos são frequentemente ignoradas, mas são excelentes para correlacionar e filtrar eventos e logs díspares, ajudando a identificar a causa raiz dos problemas.

  4. Não é preciso dizer que uma das características mais úteis é a capacidade preditiva, que permite às equipes de TI abordar proativamente problemas antes que ocorram, melhorando a confiabilidade e o desempenho do sistema.

  5. Automação juntamente com a remediação, significando que a automação de AIOps não apenas acelera o processo de resolução, mas também libera a equipe de TI para se concentrar em tarefas mais estratégicas.

  6. O painel e a visualização precisam ser abrangentes e fornecer insights em tempo real sobre as operações de TI. Essas ferramentas visuais ajudam as equipes de TI a entender rapidamente o estado do ambiente de TI.

  7. Para funcionar de maneira eficaz dentro de um ecossistema de TI, as ferramentas de AIOps precisam ter capacidades de integração com outras ferramentas de gerenciamento e monitoramento de TI para que todas as ações se tornem parte de um fluxo de trabalho automatizado.

  8. E por último, mas não menos importante, as ferramentas de AIOps devem lidar com volumes crescentes de dados e operações mais complexas. Portanto, a escalabilidade garante que seu negócio possa crescer e evoluir.

Conclusão

Para encerrar, o AIOps detecta, prevê e mitiga incidentes de TI. Com todas as suas funcionalidades, essa ferramenta transforma coletivamente as operações de TI, tornando-as mais proativas, eficientes e responsivas às necessidades do seu negócio.

Muitos exemplos e cenários ilustram a versatilidade do AIOps em diferentes indústrias, mas também seus desafios operacionais. Dito isso, não há como negar que seu potencial para impulsionar melhorias significativas em cada negócio torna essa tecnologia imparável.

Perguntas Frequentes

O que significa AIOps?

AIOps significa Inteligência Artificial para Operações de TI. Refere-se à aplicação de inteligência artificial (IA), incluindo aprendizado de máquina e análises de big data, para aprimorar e automatizar as operações de TI. As plataformas AIOps são projetadas para analisar a enorme quantidade de dados gerados por sistemas e serviços de TI, identificar padrões e anomalias, e fornecer insights acionáveis para prevenir ou resolver problemas em tempo real.

Quem cunhou o termo AIOps?

O termo "AIOps" foi cunhado pela Gartner, uma empresa líder em pesquisa e consultoria. O conceito surgiu da necessidade de gerenciar a crescente complexidade e escala dos ambientes e dados de TI, impulsionada pelo aumento da inteligência artificial (IA) e pela adoção de serviços em nuvem, arquiteturas de microsserviços e outras tecnologias avançadas.

O que é observabilidade em AIOps?

Observabilidade em AIOps refere-se à capacidade de coletar, analisar e agir sobre dados de todo um ambiente de TI para obter insights sobre o desempenho e a saúde do sistema. Isso permite que as organizações detectem e diagnostiquem problemas de maneira mais eficaz, muitas vezes antes de impactarem os usuários, fornecendo uma visão abrangente da infraestrutura de TI, aplicativos e serviços.

Como aprender AIOps?

Para aprender AIOps, é necessário combinar conhecimento teórico com experiência prática e aprendizado contínuo:

 

  1. Comece aprendendo o básico das operações de TI, incluindo administração de sistemas, gerenciamento de redes e serviços em nuvem.
  2. Familiarize-se com conceitos-chave de IA e aprendizado de máquina.
  3. Experimente com ferramentas e plataformas de AIOps. Muitos fornecedores oferecem testes gratuitos ou edições comunitárias de seus softwares.
  4. Participe de comunidades de AIOps online.
  5. Mantenha-se atualizado lendo publicações da indústria e participando de conferências ou workshops relacionados a IA e operações de TI.

 

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