¿Qué es AIOps? Una guía completa

La inteligencia artificial para las operaciones informáticas (AIOps ) fue acuñada por primera vez por Gartner en 2017 y se refiere a la aplicación del aprendizaje automático a los análisis de macrodatos para la automatización y la gestión de las operaciones informáticas. Tome cualquier área de las operaciones de TI —análisis de registros, supervisión de aplicaciones, servicio de asistencia, gestión de incidentes, etc.— y aumente con la IA y tendrá AIOps . La IA puede integrarse de muchas maneras en las operaciones de TI existentes para ayudar a su equipo a ser más eficiente, proactivo, preciso y productivo. Esta guía completa explora qué es AIOps, cómo funciona y sus beneficios, retos, casos de uso y herramientas.

AIOps es el aprovechamiento de la IA y el aprendizaje automático para mejorar y automatizar las operaciones de TI. El acrónimo AIOps engloba la fusión de la inteligencia artificial y las operaciones informáticas, lo que refleja su objetivo de gestionar y optimizar de manera inteligente los sistemas informáticos.

La AIOps va más allá de las herramientas tradicionales de gestión de la TI al usar algoritmos avanzados para analizar e interpretar grandes cantidades de datos generados por la infraestructura de TI. Este enfoque basado en datos permite que AIOps identifique patrones, anomalías y tendencias que los operadores humanos pueden pasar desapercibidos. Al hacerlo, AIOps permite que las organizaciones aborden de manera proactiva los problemas, predigan los posibles fallos y optimicen el rendimiento.

El núcleo del valor de AIOps es la capacidad de entender el volumen abrumador de datos generados por varios componentes informáticos. Los algoritmos de aprendizaje automático juegan un papel fundamental en este proceso, ya que aprenden continuamente de los datos históricos, adaptándose y evolucionando para comprender mejor las complejidades del entorno informático de una organización.

El análisis de datos es otro aspecto crítico de AIOps , ya que proporciona la capacidad de extraer información valiosa de diversas fuentes de datos. Esto incluye registros, métricas y datos de eventos, que las plataformas AIOps analizan en tiempo real para detectar patrones indicativos de posibles problemas. Al automatizar la correlación de estos puntos de datos, AIOps no solo identifica los problemas, sino que también ayuda a predecir y prevenir las disrupciones futuras.

DevOps frente a AIOps

La sinergia entre DevOps y AIOps se ha vuelto cada vez más importante para las organizaciones que necesitan mejorar la eficiencia y optimizar las operaciones. DevOps , o desarrollo y operaciones, es un conjunto de prácticas que tiene como objetivo automatizar y mejorar la colaboración entre el desarrollo de software y las operaciones de TI.

La relación entre DevOps y AIOps es simbiótica. Mientras que DevOps se centra en la colaboración y la comunicación entre los equipos de desarrollo y de TI, AIOps lleva una capa de inteligencia al lado operativo. Esta colaboración garantiza un entorno de TI más ágil y receptivo, alineando sin problemas el desarrollo y las operaciones.

¿Qué es AIOps determinista?

AIOps determinista es un paradigma dentro de AIOps que hace hincapié en la previsibilidad y la fiabilidad de sus operaciones. A diferencia de los enfoques AIOps tradicionales, que pueden depender en gran medida de modelos probabilísticos, el objetivo de AIOps determinista es proporcionar más certeza en los procesos de toma de decisiones. Al incorporar algoritmos y lógica deterministas, este enfoque busca reducir las incertidumbres y hacer que las operaciones de TI sean más transparentes y controlables.

En AIOps deterministas, los modelos se basan en reglas y lógica explícitas, lo que permite que las organizaciones comprendan mejor el proceso de toma de decisiones. Este nivel de transparencia es crucial para las operaciones de TI que requieren precisión y fiabilidad. La AIOps determinista se vuelve especialmente beneficiosa en situaciones en las que las consecuencias de los errores o las imprecisiones pueden tener un impacto significativo en las operaciones de la empresa.

¿Qué es AIOps independiente del dominio?

AIOps independiente del dominio adopta un enfoque más amplio al trascender dominios o sectores específicos. A diferencia de las soluciones AIOps específicas de dominio adaptadas a las características únicas de un sector concreto, los modelos independientes de dominio están diseñados para ser versátiles y adaptables en diversos sectores.

La flexibilidad de AIOps independiente del dominio radica en su capacidad para manejar diversos conjuntos de datos y escenarios operativos sin necesidad de una amplia personalización para cada dominio. Esto lo convierte en un activo valioso para las organizaciones que operan en entornos multifacéticos, lo que les permite implementar soluciones AIOps sin las limitaciones de las limitaciones específicas del dominio.

Por qué la AIOps moderna es determinista y independiente del dominio

Las soluciones AIOps modernas adoptan cada vez más un enfoque dual, combinando los principios deterministas de la fiabilidad con la versatilidad del agnosticismo de dominio. Esta combinación aborda las necesidades cambiantes de las organizaciones que se enfrentan a complejos entornos informáticos y diversos dominios operativos.

El aspecto determinista garantiza la precisión y la fiabilidad en la toma de decisiones, reduciendo el riesgo de errores y proporcionando un proceso AIOps más transparente y comprensible. Al mismo tiempo, el agnóstico de dominio permite que las organizaciones implementen soluciones AIOps sin problemas en diversos sectores, lo que promueve la escalabilidad y la adaptabilidad.

AIOps ayuda a las operaciones de TI a responder más rápidamente a los desastres, minimizando los objetivos de tiempo de recuperación (RTO) y los objetivos de punto de recuperación (RPO).

La mejor manera de entender la AIOps es considerar lo que un profesional de operaciones de TI típico debe hacer para responder a una interrupción de los servicios y cómo la IA puede automatizar el proceso.

En su Guía del Mercado para Plataformas AIOps¹ , Gartner divide el ciclo de respuesta y resolución de las disrupciones en tres pasos:

1. Observe: El incidente inicial que provocó la interrupción debe notarse para que alguien responda a ella. Una plataforma AIOps introduce automáticamente registros, métricas, alertas, eventos y otros datos necesarios para entender lo que ocurre entre bastidores de una aplicación cuando se produce el incidente. En lugar de que un humano extraiga manualmente esa información de fuentes de datos dispares e intente entenderla todo, la plataforma consolidará todos estos datos e identificará patrones.

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

2. Interactúe: Este paso implica analizar la información supervisada y diagnosticar la causa raíz de la interrupción. La información relevante para resolver el problema se contextualiza y se transmite al personal de operaciones responsable mejor preparado para resolverlo. La herramienta AIOps puede realizar análisis de riesgos, automatizar la comunicación de responsabilidades y empaquetar datos relevantes para el personal de operaciones de TI.

3. Actuar: La persona directamente responsable (DIR) resuelve el problema, restaurando el servicio a la aplicación. Pueden crearse scripts, runbooks y automatización de lanzamiento de aplicaciones (ARA) que se ejecutarán automáticamente la próxima vez que la herramienta AIOps detecte este problema concreto.

Las ventajas de implementar AIOps incluyen:

Tiempo medio de resolución (MTTR) más rápido

AIOps acaba con el ruido operativo, correlacionando los datos de múltiples entornos informáticos para identificar las causas raíz y proponer soluciones más rápidamente que los esfuerzos manuales. Esto se traduce en una reducción significativa del MTTR, lo que permite que las organizaciones logren objetivos ambiciosos más rápidamente.

Costes operativos más bajos

La identificación automática de los problemas operativos y los scripts de respuesta reprogramados reducen los costes operativos, lo que permite una mejor asignación de recursos. Esta optimización también libera recursos de personal para un trabajo más innovador, mejorando la experiencia de los empleados.

Observabilidad y colaboración mejoradas

Las herramientas de supervisión AIOps facilitan la colaboración entre equipos, mejorando la visibilidad, la comunicación y la transparencia. Esto permite una toma de decisiones más rápida y una respuesta a los problemas. 

Gestión proactiva y predictiva

Con los análisis predictivos integrados, AIOps aprende continuamente a identificar y priorizar las alertas urgentes, lo que permite que los equipos informáticos aborden los posibles problemas antes de que se conviertan en ralentizaciones o interrupciones.

Experiencia de usuario mejorada

Con los análisis predictivos y la resolución proactiva de los problemas, AIOps puede contribuir a una mejor experiencia de usuario al minimizar las disrupciones y garantizar la disponibilidad y el rendimiento de los servicios de TI.

Adaptabilidad a la complejidad

A medida que los entornos informáticos se vuelven cada vez más complejos con la adopción de la nube, los microservicios y las infraestructuras híbridas, AIOps se convierte en una herramienta crucial para adaptarse a esta complejidad. La capacidad para analizar grandes cantidades de datos y proporcionar información procesable es esencial para gestionar los ecosistemas informáticos modernos.

AIOps utiliza macrodatos, analíticas avanzadas y capacidades de aprendizaje automático para abordar diversos escenarios:

Análisis de causa raíz

El análisis de la causa principal, como su nombre indica, tiene como objetivo identificar las razones fundamentales de los problemas e implementar las soluciones adecuadas. Al identificar las causas principales, los equipos pueden evitar los esfuerzos innecesarios dedicados al tratamiento de los síntomas en lugar de abordar el problema principal. Por ejemplo, una plataforma AIOps puede rastrear el origen de una interrupción de la red, resolverla rápidamente y establecer medidas preventivas para evitar problemas similares en el futuro.

Detección de anomalías

Las herramientas AIOps examinan grandes datos históricos para descubrir puntos de datos inusuales dentro de un conjunto de datos. Estos valores atípicos sirven como señales para identificar y predecir eventos problemáticos, como las vulneraciones de datos. Esta capacidad permite que las empresas eviten las consecuencias costosas, como las relaciones públicas negativas, las multas regulatorias y los declives en la confianza de los consumidores.

Supervisión del rendimiento

Las aplicaciones modernas suelen implicar múltiples capas de abstracción, lo que dificulta la distinción del servidor físico subyacente, el almacenamiento y los recursos de red que soportan aplicaciones específicas. AIOps actúa como herramienta de supervisión para la infraestructura de la nube, la virtualización y los sistemas de almacenamiento, proporcionando información sobre métricas como el uso, la disponibilidad y los tiempos de respuesta. Además, utiliza capacidades de correlación de eventos para consolidar y agregar información, lo que facilita un mejor consumo de información para los usuarios finales.

Adopción/migración de la nube

La adopción de la nube para las organizaciones suele ser un proceso gradual, lo que da como resultado un entorno multinube híbrido con múltiples interdependencias que cambian rápida y frecuentemente. AIOps ofrece una visibilidad clara de estas interdependencias, lo que reduce significativamente los riesgos operativos asociados con la migración a la nube y un enfoque de nube híbrida.

Adopción de DevOps

DevOps acelera el desarrollo al permitir que los equipos de desarrollo tengan un mayor control del aprovisionamiento y la reconfiguración de la infraestructura. Sin embargo, la TI sigue teniendo que gestionar esta infraestructura. AIOps proporciona la visibilidad y la automatización necesarias para que la TI admita DevOps sin necesidad de realizar esfuerzos de gestión adicionales sustanciales.

Aquí tiene una guía paso a paso para las organizaciones que buscan implementar con éxito AIOps , que cubre las herramientas y las tecnologías necesarias, los posibles retos y las mejores prácticas para una transición fluida.

Medida 1: Evalúe su entorno informático actual

Empiece realizando una evaluación completa de su infraestructura, procesos y retos informáticos actuales. Identifique los puntos débiles, las áreas de ineficiencia y dónde AIOps puede proporcionar el impacto más significativo. Este análisis inicial ayudará a definir metas y objetivos claros para la implementación.

Medida 2: Establecer objetivos y metas claros

Establecer objetivos específicos y medibles para implementar AIOps. Tanto si se trata de mejorar los tiempos de respuesta a los incidentes como de mejorar la fiabilidad del sistema o de optimizar el uso de los recursos, tener unos objetivos bien definidos guiará el proceso de implementación y proporcionará puntos de referencia para el éxito.

Medida 3: Seleccione las herramientas AIOps adecuadas

Elija herramientas AIOps que se ajusten a los objetivos y requisitos de su organización. Busque plataformas que ofrezcan funcionalidades como análisis de causa raíz, detección de anomalías y supervisión del rendimiento. Las herramientas AIOps más populares incluyen Splunk , Dynatrace y Moogsoft. Evalúe las características, la escalabilidad y las capacidades de integración de cada herramienta para asegurarse de que satisfacen las necesidades de su organización.

Medida 4: Integrar AIOps en los flujos de trabajo existentes

Para maximizar los beneficios de AIOps , integre las nuevas herramientas sin problemas en sus flujos de trabajo de TI existentes. Esto puede implicar la adaptación de los procesos actuales o la creación de nuevos procesos para adaptarse a las funcionalidades de AIOps. Asegúrese de que los equipos están formados en las nuevas herramientas y entiendan cómo encajan en sus operaciones diarias.

Medida 5: Abordar la calidad y la disponibilidad de los datos

La implementación exitosa de AIOps depende en gran medida de la calidad y la disponibilidad de los datos. Asegúrese de que los datos de su organización son precisos, están actualizados y son accesibles. Establecer prácticas de gobernanza de los datos para mantener la integridad de los datos, ya que AIOps depende en gran medida de la información basada en los datos para una toma de decisiones efectiva.

Paso 6: Supere la resistencia cultural

La implementación de AIOps puede enfrentarse a la resistencia de los equipos acostumbrados a las operaciones de TI tradicionales. Fomentar una cultura de colaboración y enfatizar los beneficios de AIOps para aumentar las capacidades humanas en lugar de sustituirlas. Fomentar la comunicación abierta e involucrar a las partes interesadas clave en el proceso de toma de decisiones.

Paso 7: Supervisar y evaluar

Supervise periódicamente el rendimiento y el impacto de AIOps en sus operaciones de TI. Recopile comentarios de los equipos y los usuarios finales para identificar áreas de mejora. Utilice indicadores clave de rendimiento (KPI) establecidos en la fase de establecimiento de objetivos para medir el éxito de la implementación de AIOps y realizar los ajustes necesarios.

Los tres retos principales de AIOps son las carencias de conocimientos, la seguridad y la escalabilidad. Veamos brevemente cada uno de ellos. 

Reto 1: Brecha de habilidades

La mayoría de los departamentos informáticos siguen aprendiendo las cosas de AIOps. Invierta en programas de formación y mejora de las competencias para salvar la brecha de competencias de sus equipos informáticos. También puede plantearse colaborar con proveedores de formación externos o contratar expertos en AIOps.

Desafío 2: Seguridad

Las herramientas AIOps pueden introducir nuevas vulnerabilidades de seguridad en sus sistemas. Priorice las medidas de ciberseguridad y asegúrese de que las herramientas AIOps cumplen las normas y reglamentos del sector. Implemente un cifrado y unos controles de acceso sólidos para proteger los datos confidenciales.

Reto 3: Escalabilidad

A medida que su organización hace crecer sus sistemas basados en AIOps, puede tener problemas con la escalabilidad. Asegúrese de elegir herramientas AIOps que puedan escalarse con el crecimiento de su organización. Reevalúe periódicamente las necesidades de su infraestructura y actualice las herramientas en consecuencia para garantizar una escalabilidad continua.

Herramientas AIOps para la recogida de datos

Splunk: Splunk es una herramienta AIOps versátil que recopila e indexa datos generados por máquinas de diversas fuentes, incluidos registros y eventos. Proporciona información en tiempo real sobre el rendimiento del sistema, lo que permite que las organizaciones resuelvan los problemas de manera proactiva.

Logstash: Logstash, que forma parte de Elastic Stack, es un motor de recolección de datos de código abierto. Adquiere y transforma datos de múltiples fuentes, lo que facilita la gestión centralizada de los registros. Logstash admite varios complementos para una integración perfecta con diversas entradas de datos.

Herramientas AIOps para la detección de anomalías

Dynatrace: Dynatrace utiliza la detección de anomalías impulsada por la IA para analizar el rendimiento de las aplicaciones y la experiencia del usuario. Establece automáticamente una línea de base del comportamiento normal, identificando anomalías que podrían indicar problemas. La herramienta proporciona información procesable para resolver los problemas rápidamente.

Moogsoft: Moogsoft utiliza algoritmos de aprendizaje automático para la detección de anomalías en las operaciones de TI. Analiza los patrones de los datos, identifica las desviaciones de la norma y correlaciona los eventos para entender la causa principal de los problemas. Esto acelera la resolución de los incidentes.

Herramientas AIOps para la respuesta y la corrección

Servicio de buscapersonas: PagerDuty es una plataforma líder de respuesta a incidentes. Se integra con herramientas de supervisión y alerta, creando automáticamente incidentes basados en reglas predefinidas. Facilita la colaboración en tiempo real entre los equipos para una resolución eficiente de los incidentes.

ServiceNow: ServiceNow combina las capacidades de respuesta y corrección de incidentes. Automatiza los flujos de trabajo, agilizando el proceso de respuesta. La plataforma de ServiceNow garantiza que los incidentes se documenten, rastreen y resuelvan con una intervención manual mínima.

Herramientas AIOps para el entrenamiento de la IA

TensorFlow: TensorFlow es un marco de aprendizaje automático de código abierto desarrollado por Google. Se utiliza ampliamente para entrenar modelos de IA en AIOps . TensorFlow ofrece un conjunto completo de herramientas y bibliotecas, lo que lo hace adecuado para diversas aplicaciones de aprendizaje automático.

PyTorch: PyTorch es otra popular biblioteca de aprendizaje automático de código abierto. Conocido por su gráfico computacional dinámico, PyTorch simplifica el proceso de creación y entrenamiento de modelos de IA complejos. Los investigadores y los desarrolladores lo prefieren por su flexibilidad y facilidad de uso.

Estas son las tendencias emergentes de AIOps:

Análisis predictivos y resolución proactiva de problemas

Una de las tendencias importantes de AIOps es el cambio de la gestión reactiva a la proactiva de la TI. Con los análisis predictivos, las plataformas AIOps pueden analizar los datos históricos, identificar patrones y predecir posibles problemas antes de que afecten al sistema. Este enfoque proactivo permite que los equipos informáticos resuelvan los problemas antes de que los usuarios los detecten, lo que garantiza una mayor fiabilidad del servicio.

Visibilidad e integración de extremo a extremo

AIOps se está pasando a proporcionar una visibilidad completa de extremo a extremo de los entornos informáticos. Esto implica la integración con varias herramientas de supervisión y gestión de la TI para crear una visión unificada de toda la infraestructura. Al acabar con los silos y proporcionar una perspectiva holística, las plataformas AIOps permiten una mejor toma de decisiones y una resolución más rápida de los problemas.

Análisis automatizado de la causa principal

La resolución de problemas tradicional suele implicar un proceso largo de identificación de la causa raíz de un problema. Las plataformas AIOps están avanzando con funcionalidades automatizadas de análisis de causa raíz, aprovechando los algoritmos de aprendizaje automático para identificar la fuente exacta de un problema. Esto no solo acelera la resolución de problemas, sino que también reduce la carga de trabajo de los profesionales informáticos.

Integración de ChatOps

ChatOps, la práctica de incorporar la colaboración a las herramientas utilizadas para la gestión de la infraestructura, está ganando terreno dentro del panorama de AIOps. La integración de AIOps con plataformas de chat permite la comunicación y la colaboración en tiempo real entre los equipos informáticos, lo que fomenta un entorno operativo más ágil y receptivo.

AIOps promete transformar las operaciones de TI. A medida que los análisis predictivos, los análisis automatizados de las causas principales y otras funcionalidades avanzadas son cada vez más frecuentes, AIOps está preparada para revolucionar la manera en que los profesionales informáticos gestionan y optimizan las infraestructuras complejas. Adoptar estos avances y mantenerse informado de las últimas tendencias en AIOps será clave para seguir siendo competitivo y tener éxito en el panorama cambiante de las operaciones de TI.

Una manera clave de aprovechar al máximo AIOps es a través de la plataforma AIOps de Pure1®, que le ayuda a consolidar todas sus fuentes de datos en una única solución de gestión del almacenamiento. Gracias a la IA , Pure1 Meta ® automatiza el seguimiento, la supervisión y el análisis de su infraestructura, aprovechando los análisis predictivos para identificar los problemas antes de que se conviertan en un problema. El conocimiento es poder y Pure1 puede ayudarle a recuperar el control de sus datos.