AIOps ¿Qué es AIOps?
AIOps, o inteligencia artificial para las operaciones de TI, se refiere al uso de la IA, como el aprendizaje automático (AA) y la IA generativa (GenAI), para automatizar la identificación y la resolución de problemas de TI comunes o para mejorar la eficacia operativa.
Dentro del espacio de la conectividad de red, AIOps se utiliza para abordar requisitos de usuario y del IoT cambiantes en las complejas redes de campus, sucursales y teletrabajo modernas. AIOps combina la automatización de las tareas de gestión y la monitorización de expertos de red para mejorar la eficacia.
La visibilidad y la automatización proporcionadas por la AIOps de la conectividad de red proporciona a las organizaciones de TI la información necesaria para acelerar las tareas de diseño/configuración, además de predecir, responder con rapidez a o incluso evitar caídas de la red. Por ejemplo, la información de AIOps puede ser útil para la elaboración de perfiles de puntos de conexión para fines de seguridad y para obtener la visibilidad necesaria para garantizar un rendimiento correcto de las aplicaciones locales y en la nube.
- ¿Cómo entrega información la AIOps en un entorno de red empresarial?
- ¿Cuáles son algunos de los casos de uso de la AIOps de conectividad de red?
- HPE y AIOps
¿Cómo entrega información la AIOps en un entorno de red empresarial?
AIOps utiliza la telemetría recopilada de cada red y dispositivo de cliente para crear líneas de base que ayudan a identificar problemas, determinar las causas raíz y entregar recomendaciones de optimización en tiempo real de manera automática.
AIOps puede incluir el uso de las técnicas de IA siguientes:
- IA de clasificación (incluido el aprendizaje automático): algoritmos con la capacidad para aprender sobre y adaptarse a cambios en el entorno. Estos tienen la capacidad para cambiar o crear algoritmos nuevos para identificar problemas de manera precoz y recomendar soluciones eficaces.
- IA generativa (GenAI): IA capaz de generar texto, imágenes, vídeo u otros datos utilizando modelos generativos, con frecuencia en respuesta a prompts. Los modelos de IA generativa, incluidos los grandes modelos de lenguaje (LLM), aprenden los patrones y la estructura de sus datos de entrenamiento entrantes y, a continuación, generan nuevos datos con características similares. Un ejemplo de GenAI que utiliza LLM es ChatGPT de OpenAI.
Con frecuencia, se requieren lagos de datos de telemetría de red para entrenar y ajustar modelos de IA de manera eficaz.
¿Cuáles son algunos de los casos de uso de la AIOps de conectividad de red?
AIOps ayuda a resolver muchos de los problemas actuales a los que tienen que enfrentarse los departamentos de TI en lo referente al funcionamiento de sus redes. Estos incluyen:
- Mantenimiento del cumplimiento de la configuración de red: la configuración de dispositivos estática no está a la altura de las necesidades cambiantes de la empresa. AIOps supervisa de manera constante las operaciones de red y recomienda o realiza cambios de optimización de manera automática.
- Abordar las necesidades cambiantes de la empresa: configurar manualmente las expectativas de nivel de servicio (SLE) resulta costoso y laborioso. Con AIOps, los umbrales de red importantes se definen, supervisan y ajustan de manera automática sobre la base de cambios medioambientales.
- Resolución rápida de problemas de red: en la mayoría de las organizaciones de TI, las llamadas al servicio de asistencia son la forma principal de identificar problemas, un método que resulta tan caro como ineficaz. La información preventiva proporcionada por AIOps ayuda a identificar los problemas antes de que afecten a los usuarios o los dispositivos del IoT para reducir las llamadas al servicio de asistencia.
- Replicación de problemas intermitentes: muchos equipos de TI dedican horas o días a rastrear problemas intermitentes porque son difíciles de replicar. La supervisión automatizada y siempre en funcionamiento a través de AIOps localiza los problemas persistentes respecto a los obvios, con una captura de datos integrada.
- Complejidad de red creciente: las tareas de solución de problemas y optimización consumen más del 50 % del tiempo del equipo de TI. AIOps resuelve este problema al ofrece conocimientos clave, como los motivos de fallo, análisis de las causas raíz y recomendaciones de reparación.
- Déficit de recursos y capacidades: el déficit de recursos y formación es un tema controvertido en muchas organizaciones de TI. La información impulsada por la AIOps, como las funciones de búsqueda habilitadas por la GenAI, se ha diseñado para contribuir a y mejorar la base de conocimientos del equipo.
HPE y AIOps
El mantenimiento diario de la red requiere visibilidad permanente y automatización. HPE Aruba Networking Central con AIOps puede ayudar:
- Identifica problemas de red, seguridad y rendimiento de las aplicaciones antes de que afecten a los usuarios o la empresa.
- Eliminar muchas de las tareas manuales para la solución de problemas que tanto trabajo suponen para los equipos de TI.
- Ofrecer sugerencias de optimización a medida que cambian las condiciones de uso de la red, por ejemplo, un aumento de dispositivos IoT o más aplicaciones como Zoom o Teams.
- Proporcionar respuestas rápidas y sencillas a preguntas importantes, sugerencias de configuración y solución de problemas y mucho más a través de una interfaz de búsqueda basada en la GenAI.
La ventaja de la AIOps de HPE Aruba Networking empieza con una IA excelente. Recopilamos docenas de terabytes de datos útiles al día, de decenas de miles de instalaciones, que abarcan desde pequeñas tiendas y oficinas a grandes campus en todos los sectores y las zonas geográficas, para crear nuestro lago de datos. Nuestro conocimiento profundo de la tecnología de red y seguridad, además de un sólido equipo de científicos de datos, nos permiten ofrecer la información necesaria para evitar o resolver con rapidez problemas, en una fracción del tiempo que se precisaba en el pasado.
