AIOPS
¿QUÉ ES AIOPS?
Las operaciones algorítmicas de TI (AIOps) son un método de gestión y análisis de datos desde una aplicación mediante el uso de tecnología de análisis con aprendizaje automático para simplificar la gestión de operaciones de TI y automatizar la resolución de problemas.
¿Por qué las empresas usan AIOps?
AIOps está diseñada para automatizar las operaciones de TI y acelerar la eficiencia de rendimiento. Los equipos de TI usan AIOps para identificar tendencias, detectar anomalías, predecir comportamientos futuros y crear procesos mejores.
Básicamente, AIOps simplifica el trabajo e identifica, soluciona y resuelve problemas comunes dentro de las operaciones de TI. Reunir datos procedentes de diversas fuentes y realizar un análisis en tiempo real en el origen de los mismos ayuda a los equipos de TI a gestionar mejor los incidentes, la capacidad, los cambios y el rendimiento.
Como tecnología que hace uso del aprendizaje automático, las plataformas de AIOps entienden y analizan datos actuales e históricos, relacionando anomalías y patrones ya observados con eventos relevantes. Como consecuencia de ese análisis, se inicia una acción apropiada basada en la automatización, lo que puede dar lugar a mejoras y reparaciones ininterrumpidas.
¿Cómo se usa AIOps?
A nivel de negocio, usar AIOps ayuda a las empresas a adquirir información del enorme volumen de datos procedente de un mundo hiperconectado, para poder entender mejor a sus clientes y personalizar nuevos productos y experiencias para satisfacerlos. Además, con AIOps, una empresa puede aumentar sus niveles de servicio, reducir o estabilizar los costes derivados de la gestión de entornos de TI y limitar los riesgos asociados con la seguridad y el cumplimiento normativo.
AIOps adapta tres principios básicos del movimiento DevOps (pensamiento sistémico, amplificación de los bucles de realimentación y creación de una cultura de experimentación y aprendizaje constantes) a las operaciones de TI para conseguir la agilidad y eficiencia que hacen que DevOps sea una fuente constante de innovación.
¿Cuáles son los componentes de AIOps?
Las plataformas de AIOps están compuestas por muchas tecnologías. Entre ellas, se incluyen:
Fuentes de datos
Procedentes de diversas disciplinas de TI, como los eventos, registros, métricas, tickets, monitorización o datos de trabajos, entre otras.
Big Data
Herramientas que permiten procesar datos en tiempo real, como Elastic Stack, Hadoop 2.0 y ciertas tecnologías de Apache.
Reglas y patrones
Proporcionan contexto y revelan anomalías y regularidades en los datos.
Aprendizaje automático
Usa análisis algorítmicos para modificar automáticamente los algoritmos existentes o construir nuevos.
Algoritmos de dominio
Comprender eficazmente reglas y patrones y aplicarlos para alcanzar objetivos específicos de TI, como correlacionar datos desestructurados, eliminar el ruido, alertar sobre irregularidades, determinar causas posibles y establecer previsiones.
Automatización
Los resultados del aprendizaje automático y de la inteligencia artificial se usan para crear y aplicar automáticamente soluciones a los problemas y escenarios identificados.
Inteligencia artificial
Se adapta a elementos nuevos y desconocidos.
¿Cuáles son las ventajas de AIOps?
Muchas organizaciones realizan tareas manuales de monitorización, solución de problemas y diagnóstico de sus entornos de TI cada vez más complejos, lo que supone un desperdicio de tiempo y recursos. Las empresas adoptan AIOps para aumentar su eficiencia y reducir los costosos tiempos de inactividad imprevistos del sistema. Gracias a este ahorro de tiempo y a la mejora de la eficacia, AIOps permite a los equipos de TI contar con más tiempo para realizar innovaciones.
Las siguientes son las ventajas específicas que AIOps ofrece a una organización:
Mayor nivel de estabilidad y rendimiento corporativo
Los sistemas de AIOps realizan en segundo plano una monitorización constante, para que el personal pueda solucionar los problemas más complejos y acometer las tareas más prioritarias.
Análisis y reparaciones más rápidos
Mediante la recopilación y agrupación de distintas fuentes de datos, los sistemas de AIOps son capaces de identificar riesgos causales e iniciar antes las reparaciones de problemas complejos e imprevistos.
Mejora de los flujos de trabajo y de la colaboración
AIOps proporciona informes y paneles de información personalizados para ayudar a los equipos a centrarse en las cuestiones más prioritarias y comunicarse entre ellos de una forma más efectiva durante operaciones interdepartamentales.
Menos distracciones
AIOps elimina el ruido y las distracciones, lo que permite que el personal informático se centre en los problemas más importantes.
Vistas holísticas
Al correlacionar datos procedentes de un numeroso grupo de fuentes, se eliminan los silos, y toda la infraestructura de TI se puede visualizar desde un único lugar.
Plazos más cortos
AIOps permite establecer una colaboración fluida, lo que agiliza los plazos de diagnóstico, análisis y resolución de problemas.
¿Cómo funciona AIOps?
AIOps funciona consumiendo enormes cantidades de datos directamente de los sistemas informáticos (registros y series temporales procedentes de la red, el almacenamiento, el servidor y otras capas de la pila tecnológica de la empresa), así como datos estructurados procedentes de los sistemas de gestión de TI, como las herramientas ya existentes de supervisión de la infraestructura, herramientas de supervisión del rendimiento de las aplicaciones y de la red y herramientas de gestión de las operaciones de TI. Básicamente, reúne los datos de las operaciones de TI que se encontraban en silos en un único lugar y aplica análisis dirigido y aprendizaje automático para conseguir información más exhaustiva de los patrones de datos.
Las tareas de aprendizaje automático de las que se ocupa AIOps son:
Aísla el «ruido»
Mediante la aplicación de reglas y patrones coincidentes, AIOps permite cribar los datos de tus operaciones de TI y aislar alertas de eventos anómalos significativos de todo lo demás.
Identifica las causas principales y propone soluciones
Dentro del enorme conjunto de los datos de eventos, AIOps usa algoritmos específicos para encontrar eventos anómalos y relacionarlos con otros datos de eventos del resto de entornos, creando inteligencia para identificar las causas de los problemas y recomendar soluciones para su reparación.
Automatización de respuestas
AIOps procesa los resultados obtenidos durante el aprendizaje automático para enviar respuestas automáticas que resuelvan los problemas en tiempo real.
Capacitación continua
AIOps puede usar los resultados de sus análisis para adaptar o desarrollar nuevos algoritmos con el fin de mejorar las respuestas y las soluciones.
AIOps y HPE
- La metodología para diseñar una hoja de ruta para casos de uso de AIOps basados en las necesidades y objetivos de la empresa
- El diseño y la implementación de una plataforma de datos de alto rendimiento, escalable y flexible que pueda procesar todo el volumen existente de los distintos tipos de datos, a la velocidad adecuada para cada caso de uso.
- El desarrollo y la operacionalización de modelos de aprendizaje automático que puedan funcionar automáticamente y en tiempo real usando ingentes cantidades de datos.
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