O que é AIOps? Um guia completo

Cunhada pelo Gartner em 2017, o termo “inteligência artificial para operações de TI” (AIOps, artificial intelligence for IT operations) se refere à aplicação do aprendizado de máquina para análise de Big Data para fins de automação e gerenciamento de operações de TI. Qualquer área das operações de TI pode ser melhorada com a IA: análise de logs, monitoramento de aplicativos, suporte técnico, gerenciamento de incidentes etc. O resultado é a AIOps. Há muitas maneiras de integrar a AI às operações de TI existentes para ajudar sua equipe a ser mais eficiente, proativa, precisa e produtiva. Este guia abrangente explora o que é AIOps, como ela funciona e seus benefícios, desafios, casos de uso e ferramentas.

A AIOps é o aproveitamento da AI e do aprendizado de máquina para aprimorar e automatizar as operações de TI. O acrônimo AIOps engloba a fusão de inteligência artificial e operações de TI, refletindo seu objetivo de gerenciar e otimizar sistemas de TI de maneira inteligente.

A AIOps vai além das ferramentas tradicionais de gerenciamento de TI usando algoritmos avançados para analisar e interpretar grandes quantidades de dados gerados pela infraestrutura de TI. Essa abordagem orientada por dados permite que a AIOps identifique padrões, anomalias e tendências que podem passar despercebidas pelos operadores humanos. Ao fazer isso, a AIOps capacita as organizações a resolver problemas proativamente, prever possíveis falhas e otimizar o desempenho.

O coração do valor da AIOps é a capacidade de entender o volume esmagador de dados gerados por vários componentes de TI. Os algoritmos de aprendizado de máquina desempenham um papel fundamental nesse processo, pois aprendem continuamente com dados históricos, adaptando-se e evoluindo para entender melhor as complexidades do ambiente de TI de uma organização.

A análise de dados é outro aspecto essencial da AIOps, que oferece a capacidade de extrair insights valiosos de diversas fontes de dados. Isso inclui logs, métricas e dados de eventos, que as plataformas de AIOps analisam em tempo real para detectar padrões indicativos de possíveis problemas. Ao automatizar a correlação desses pontos de dados, a AIOps não apenas identifica problemas, mas também ajuda a prever e evitar interrupções futuras.

DevOps x AIOps

A sinergia entre DevOps e AIOps tornou-se cada vez mais importante para as organizações que precisam melhorar a eficiência e simplificar as operações. DevOps, ou desenvolvimento e operações, é um conjunto de práticas que visa automatizar e melhorar a colaboração entre o desenvolvimento de software e as operações de TI.

A relação entre DevOps e AIOps é simbiótica. Embora o DevOps se concentre na colaboração e na comunicação entre as equipes de desenvolvimento e TI, o AIOps traz uma camada de inteligência para o lado operacional. Essa colaboração garante um ambiente de TI mais ágil e ágil ao alinhar perfeitamente o desenvolvimento e as operações.

O que é AIOps determinística?

A AIOps determinística é um paradigma da AIOps que enfatiza a previsibilidade e a confiabilidade em suas operações. Em contraste com as abordagens tradicionais de AIOps que podem depender fortemente de modelos probabilísticos, a AIOps determinística visa fornecer mais certeza nos processos de tomada de decisão. Ao incorporar algoritmos e lógica deterministas, essa abordagem busca reduzir as incertezas e tornar as operações de TI mais transparentes e controláveis.

Em AIOps determinísticas, os modelos são desenvolvidos com base em regras e lógica explícitas, permitindo que as organizações tenham uma compreensão mais clara do processo de tomada de decisão. Esse nível de transparência é crucial para as operações de TI que exigem precisão e confiabilidade. A AIOps determinística se torna especialmente benéfica em cenários em que a consequência de erros ou imprecisões pode ter impactos significativos nas operações comerciais.

O que é AIOps independente de domínio?

A AIOps independente de domínio adota uma abordagem mais ampla ao transcender domínios ou setores específicos. Diferentemente das soluções de AIOps específicas de domínio adaptadas às características únicas de um setor específico, os modelos independentes de domínio são desenvolvidos para serem versáteis e adaptáveis em vários setores.

A flexibilidade das AIOps independentes de domínio está em sua capacidade de lidar com diversos conjuntos de dados e cenários operacionais sem exigir personalização extensiva para cada domínio. Isso o torna um ativo valioso para organizações que operam em ambientes multifacetados, permitindo que implantem soluções de AIOps sem as restrições das limitações específicas do domínio.

Por que as AIOps modernas são determinísticas e independentes de domínio

As soluções modernas de AIOps estão adotando cada vez mais uma abordagem dupla, combinando os princípios determinísticos de confiabilidade com a versatilidade do agnóstico de domínio. Essa combinação atende às necessidades em evolução das organizações que lidam com cenários complexos de TI e diversos domínios operacionais.

O aspecto determinístico garante precisão e confiabilidade na tomada de decisões, reduzindo o risco de erros e fornecendo um processo de AIOps mais transparente e compreensível. Simultaneamente, o agnóstico de domínio permite que as organizações implantem soluções de AIOps sem problemas em vários setores, promovendo escalabilidade e adaptabilidade.

A AIOps ajuda as operações de TI a responder a desastres com mais rapidez, minimizando os objetivos de tempo de recuperação (RTOs, Recovery Time Objectives) e objetivos de ponto de recuperação (RPOs, Recovery Point Objectives).

A melhor forma de compreender a AIOps é considerar o que um profissional típico de operações de TI deve fazer para responder a uma interrupção dos serviços e como a IA pode automatizar o processo.

Em seu Guia de mercado para plataformas de AIOps,¹ o Gartner divide o ciclo de resposta e resolução de interrupções em três etapas:

1. Observar: o incidente inicial que causou a interrupção deve ser comunicado a alguém que pode resolvê-lo. Uma plataforma de AIOps ingere automaticamente logs, métricas, alertas, eventos e outros dados necessários para compreender o que acontece nos bastidores de um aplicativo quando o incidente ocorreu. Em vez de uma pessoa extrair manualmente essas informações de diferentes fontes de dados e tentar entender tudo isso, a plataforma consolida todos os dados e identifica padrões.

¹ https://www.gartner.com/en/documents/4015085

2. Envolva-se: esta etapa envolve a análise das informações monitoradas e o diagnóstico da causa raiz da interrupção. Informações relevantes para resolver o problema são contextualizadas e transmitidas para a equipe de operações responsável que esteja melhor preparada para solucionar. A ferramenta de AIOps pode realizar análise de risco, automatizar a comunicação das responsabilidades e empacotar dados importantes para a equipe de operações de TI.

3. Agir: o indivíduo diretamente responsável resolve o problema, restaurando o serviço do aplicativo. Scripts, runbooks e automação de lançamento de aplicativos (ARA, Application Release Automation) podem ser criados para serem executados automaticamente na próxima vez que a ferramenta AIOps detectar esse problema específico.

As vantagens de implementar AIOps incluem:

Tempo médio de resolução (MTTR, Mean Time to Resolution) mais rápido

A AIOps elimina o ruído operacional, correlacionando dados de vários ambientes de TI para identificar as causas raiz e propor soluções mais rapidamente do que os esforços manuais. Isso resulta em MTTR significativamente reduzido, permitindo que as organizações atinjam metas ambiciosas mais rapidamente.

Custos operacionais menores

A identificação automática de problemas operacionais e scripts de resposta reprogramados levam a custos operacionais reduzidos, permitindo uma melhor alocação de recursos. Essa otimização também libera recursos da equipe para um trabalho mais inovador, melhorando a experiência dos funcionários.

Observabilidade e colaboração aprimoradas

As ferramentas de monitoramento de AIOps facilitam a colaboração entre equipes, melhorando a visibilidade, a comunicação e a transparência. Isso permite tomadas de decisão e respostas mais rápidas aos problemas. 

Gerenciamento proativo e preditivo

Com a análise preditiva integrada, a AIOps aprende continuamente a identificar e priorizar alertas urgentes, permitindo que as equipes de TI resolvam possíveis problemas antes que eles se transformem em lentidão ou interrupção.

Experiência aprimorada do usuário

Com análise preditiva e resolução proativa de problemas, a AIOps pode contribuir para uma melhor experiência do usuário ao minimizar interrupções e garantir a disponibilidade e o desempenho dos serviços de TI.

Adaptabilidade à complexidade

À medida que os ambientes de TI se tornam cada vez mais complexos com a adoção da nuvem, dos microsserviços e das infraestruturas híbridas, a AIOps se torna uma ferramenta crucial para se adaptar a essa complexidade. A capacidade de analisar grandes quantidades de dados e fornecer insights acionáveis é essencial para gerenciar ecossistemas de TI modernos.

O AIOps aproveita os recursos de Big Data, análise avançada e aprendizado de máquina para lidar com vários cenários:

Análise da causa raiz

A análise da causa raiz, como o nome indica, visa identificar os motivos fundamentais por trás dos problemas e implementar soluções adequadas. Ao identificar as causas, as equipes podem evitar esforços desnecessários gastos no tratamento dos sintomas em vez de abordar o problema principal. Por exemplo, uma plataforma de AIOps pode rastrear a origem de uma interrupção de rede, resolvê-la imediatamente e estabelecer medidas preventivas para evitar problemas semelhantes no futuro.

Detecção de anomalias

As ferramentas de AIOps analisam dados históricos extensos para descobrir pontos de dados incomuns em um conjunto de dados. Esses valores discrepantes servem como sinais para identificar e prever eventos problemáticos, como violações de dados. Esse recurso permite que as empresas evitem consequências caras, como relações públicas negativas, multas regulatórias e quedas na confiança do consumidor.

Monitoramento de desempenho

Os aplicativos modernos geralmente envolvem várias camadas de abstração, o que dificulta o discernimento dos recursos de rede, armazenamento e servidor físico subjacentes que suportam aplicativos específicos. A AIOps atua como uma ferramenta de monitoramento para infraestrutura de nuvem, virtualização e sistemas de armazenamento, fornecendo insights sobre métricas como uso, disponibilidade e tempos de resposta. Além disso, ela utiliza recursos de correlação de eventos para consolidar e agregar informações, facilitando o melhor consumo de informações para os usuários finais.

Adoção/migração da nuvem

A adoção da nuvem para as organizações normalmente é um processo gradual, resultando em um ambiente híbrido de vários tipos de nuvem com várias interdependências que mudam rápida e frequentemente. A AIOps oferece visibilidade clara dessas interdependências, reduzindo significativamente os riscos operacionais associados à migração para a nuvem e a uma abordagem de nuvem híbrida.

Adoção de DevOps

DevOps acelera o desenvolvimento capacitando equipes de desenvolvimento com maior controle sobre provisionamento e reconfiguração de infraestrutura. No entanto, a TI ainda precisa gerenciar essa infraestrutura. A AIOps oferece a visibilidade e a automação necessárias para que a TI ofereça suporte a DevOps sem exigir esforços de gerenciamento adicionais substanciais.

Veja um guia passo a passo para organizações que buscam implementar AIOps com sucesso, abrangendo ferramentas e tecnologias necessárias, possíveis desafios e práticas recomendadas para uma transição tranquila.

Etapa 1: Avalie seu ambiente de TI atual

Comece realizando uma avaliação abrangente da infraestrutura, dos processos e dos desafios atuais de TI. Identifique pontos problemáticos, áreas de ineficiência e onde as AIOps podem causar o impacto mais significativo. Essa análise inicial ajudará a definir metas e objetivos claros para a implementação.

Etapa 2: Defina objetivos e metas claros

Estabeleça objetivos específicos e mensuráveis para implementar AIOps. Seja melhorando os tempos de resposta a incidentes, a confiabilidade do sistema ou otimizando a utilização de recursos, ter metas bem definidas orientará o processo de implementação e fornecerá referências para o sucesso.

Etapa 3: Selecione as ferramentas certas de AIOps

Escolha ferramentas de AIOps alinhadas às metas e aos requisitos da sua organização. Procure plataformas que ofereçam recursos como análise de causa raiz, detecção de anomalias e monitoramento de desempenho. As ferramentas populares de AIOps incluem Splunk, Dynatrace e Moogsoft. Avalie os recursos, a escalabilidade e os recursos de integração de cada ferramenta para garantir que atendam às necessidades da sua organização.

Etapa 4: Integre AIOps aos fluxos de trabalho existentes

Para maximizar os benefícios do AIOps, integre as novas ferramentas aos fluxos de trabalho de TI existentes. Isso pode envolver adaptar processos atuais ou criar novos para acomodar funcionalidades de AIOps. Garanta que as equipes sejam treinadas nas novas ferramentas e entendam como elas se encaixam em suas operações diárias.

Etapa 5: Aborde a qualidade e a disponibilidade dos dados

A implementação bem-sucedida de AIOps depende muito da qualidade e da disponibilidade dos dados. Garanta que os dados da sua organização sejam precisos, atualizados e acessíveis. Estabeleça práticas de governança de dados para manter a integridade dos dados, pois as AIOps dependem fortemente de insights orientados por dados para tomar decisões eficazes.

Etapa 6: Supere a resistência cultural

A implementação de AIOps pode enfrentar resistência das equipes acostumadas às operações tradicionais de TI. Promova uma cultura de colaboração e enfatize os benefícios da AIOps em aumentar os recursos humanos em vez de substituí-los. Incentive a comunicação aberta e envolva as principais partes interessadas no processo de tomada de decisão.

Etapa 7: Monitorar e avaliar

Monitore regularmente o desempenho e o impacto da AIOps em suas operações de TI. Colete comentários de equipes e usuários finais para identificar áreas a serem melhoradas. Use os principais indicadores de desempenho (KPIs, Key Performance Indicators) estabelecidos na fase de definição de metas para medir o sucesso da implementação de AIOps e fazer ajustes conforme necessário.

Os três principais desafios com AIOps são lacunas de habilidades, segurança e escalabilidade. Vamos dar uma breve olhada em cada um. 

Desafio 1: Lacuna de habilidades

A maioria dos departamentos de TI ainda está aprendendo as regras da AIOps. Invista em programas de treinamento e qualificação para preencher a lacuna de habilidades em suas equipes de TI. Você também pode considerar colaborar com provedores de treinamento externos ou contratar especialistas em AIOps.

Desafio 2: Segurança

As ferramentas de AIOps podem introduzir novas vulnerabilidades de segurança em seus sistemas. Priorize as medidas de cibersegurança e garanta que as ferramentas de AIOps estejam em conformidade com os padrões e regulamentos do setor. Implemente criptografia e controles de acesso robustos para proteger dados confidenciais.

Desafio 3: Escalabilidade

À medida que sua organização expande seus sistemas baseados em AIOps, ela pode ter problemas com escalabilidade. Escolha ferramentas de AIOps que possam ser dimensionadas de acordo com o crescimento da sua organização. Reavalie regularmente suas necessidades de infraestrutura e faça upgrade das ferramentas de acordo para garantir escalabilidade contínua.

Ferramentas AIOps para coleta de dados

Splunk: O Splunk é uma ferramenta versátil de AIOps que coleta e indexa dados gerados por máquina de várias fontes, incluindo logs e eventos. Ele fornece insights em tempo real sobre o desempenho do sistema, permitindo que as organizações resolvam problemas proativamente.

Logstash: O Logstash, parte da Elastic Stack, é um mecanismo de coleta de dados de código aberto. Ele ingere e transforma dados de várias fontes, facilitando o gerenciamento centralizado de registros. O Logstash é compatível com vários plug-ins para integração contínua com diversas entradas de dados.

Ferramentas AIOps para detecção de anomalias

Dynatrace: A Dynatrace emprega detecção de anomalias orientada por AI para analisar o desempenho dos aplicativos e a experiência do usuário. Ela automaticamente define a linha de base do comportamento normal, identificando anomalias que poderiam indicar problemas. A ferramenta fornece insights práticos para resolver problemas rapidamente.

Moogsoft: A Moogsoft usa algoritmos de aprendizado de máquina para detecção de anomalias em operações de TI. Ele analisa padrões nos dados, identificando desvios da norma e correlacionando eventos para entender a causa raiz dos problemas. Isso acelera a resolução de incidentes.

Ferramentas de AIOps para resposta e correção

PagerDuty: O PagerDuty é uma plataforma líder de resposta a incidentes. Ele se integra a ferramentas de monitoramento e alerta, criando incidentes automaticamente com base em regras predefinidas. Ele facilita a colaboração em tempo real entre as equipes para uma resolução eficiente de incidentes.

ServiceNow: O ServiceNow combina recursos de resposta a incidentes e correção. Ele automatiza fluxos de trabalho, simplificando o processo de resposta. A plataforma do ServiceNow garante que os incidentes sejam documentados, rastreados e resolvidos com intervenção manual mínima.

Ferramentas de AIOps para treinamento de AI

TensorFlow: O TensorFlow é uma estrutura de aprendizado de máquina de código aberto desenvolvida pelo Google. Ela é amplamente usada para treinar modelos de AI em AIOps. O TensorFlow oferece um conjunto abrangente de ferramentas e bibliotecas, tornando-o adequado para vários aplicativos de aprendizado de máquina.

PyTorch: O PyTorch é outra biblioteca popular de aprendizado de máquina de código aberto. Conhecida por seu gráfico computacional dinâmico, a PyTorch simplifica o processo de criação e treinamento de modelos complexos de AI. Ela é preferida por pesquisadores e desenvolvedores por sua flexibilidade e facilidade de uso.

Estas são as tendências emergentes em AIOps:

Análise preditiva e resolução proativa de problemas

Uma das tendências significativas em AIOps é a mudança do gerenciamento de TI reativo para proativo. Com a análise preditiva, as plataformas de AIOps podem analisar dados históricos, identificar padrões e prever possíveis problemas antes que afetem o sistema. Essa abordagem proativa permite que as equipes de TI resolvam problemas antes mesmo que os usuários os percebam, garantindo maior confiabilidade do serviço.

Visibilidade e integração completas

A AIOps está avançando para fornecer visibilidade abrangente de ponta a ponta dos ambientes de TI. Isso envolve a integração com várias ferramentas de monitoramento e gerenciamento de TI para criar uma visão unificada de toda a infraestrutura. Ao quebrar silos e fornecer uma perspectiva holística, as plataformas de AIOps permitem uma melhor tomada de decisões e uma resolução mais rápida de problemas.

Análise automatizada da causa raiz

A solução de problemas tradicional geralmente envolve um processo demorado de identificação da causa raiz de um problema. As plataformas de AIOps estão avançando com recursos automatizados de análise de causa raiz, aproveitando algoritmos de aprendizado de máquina para identificar a origem exata de um problema. Isso não apenas acelera a resolução de problemas, mas também reduz a carga de trabalho dos profissionais de TI.

Integração de ChatOps

ChatOps, a prática de trazer colaboração para as ferramentas usadas para gerenciamento de infraestrutura, está ganhando força no cenário de AIOps. A integração da AIOps com plataformas de bate-papo permite comunicação e colaboração em tempo real entre as equipes de TI, promovendo um ambiente operacional mais ágil e ágil.

A AIOps é uma grande promessa para transformar as operações de TI. À medida que a análise preditiva, a análise automatizada da causa raiz e outros recursos avançados se tornam mais predominantes, a AIOps está pronta para revolucionar a maneira como os profissionais de TI gerenciam e otimizam infraestruturas complexas. Adotar esses avanços e se manter informado sobre as últimas tendências em AIOps será essencial para se manter competitivo e bem-sucedido no cenário em evolução das operações de TI.

Uma maneira importante de aproveitar ao máximo a AIOps é por meio da plataforma Pure1® AIOps, que ajuda a consolidar todas as suas fontes de dados em uma única solução de gerenciamento de armazenamento. Com suporte de IA, o Pure1 Meta® automatiza o acompanhamento, o monitoramento e a análise da sua infraestrutura aproveitando a análise preditiva para identificar problemas antes que eles surjam. Conhecimento é poder, e o Pure1 pode ajudar você a retomar o controle dos seus dados.