La transformación digital avanza a un ritmo más rápido y no muestra signos de desaceleración en el corto plazo.
Con este crecimiento, también está aumentando la demanda de operaciones de TI (ITOps) resilientes, precisas y oportunas. A medida que el hardware y el software se vuelven más potentes, se vuelven más complejos, lo que aumenta la necesidad de equipos de ITOps responsables de gestionarlos.
De acuerdo con Garner, La creciente complejidad de los entornos de TI y los costos de gestión de datos se están convirtiendo en las principales preocupaciones de muchos proveedores de servicios. Además, la proliferación de herramientas de monitoreo dispares ha dificultado obtener visibilidad de extremo a extremo en todo el servicio o aplicación. Otros puntos débiles, como el mayor tiempo dedicado a la gestión de incidentes, los problemas de replicación de bases de datos y las interrupciones de origen desconocido, provocan enormes pérdidas de ingresos para los proveedores de servicios.
Para superar estos desafíos, los proveedores de servicios deben adoptar la Inteligencia Artificial para Operaciones de TI (AIOps). AIOps es una plataforma de software que utiliza el aprendizaje automático (ML) para mejorar una amplia gama de operaciones de TI, incluida la supervisión del rendimiento, la correlación de eventos y el análisis. AIOps puede predecir la próxima interrupción antes de que ocurra y resolverla sin intervención humana. Además, las capacidades de análisis y recopilación de datos de AIOps pueden emplear ML para tendencias de datos actuales e históricas, creando pronósticos altamente precisos de resultados futuros, reduciendo así el costo total de propiedad y acelerando el retorno de la inversión.
Fig: Enfoque de implementación de AIOps
Debido a la capacidad de AIOps para recopilar y analizar de forma inteligente datos operativos de TI, es un activo invaluable en una variedad de acciones y soluciones. Estos son los tres beneficios clave de AIOps, entregados a las empresas:
- Transición de un enfoque reactivo a uno proactivo
- Ofrezca experiencias de usuario superiores con análisis predictivos
- Mejorar el tiempo medio para identificar problemas (MTTI) y el tiempo medio para resolver (MTTR) las incidencias
El lanzamiento de AIOps requiere un enfoque único según su organización, sus capacidades y sus necesidades. Esta información proporciona una estrategia de tres pasos para implementar AIOps de manera efectiva, detectar incidentes antes de que afecten a los usuarios, automatizar la respuesta y prevenir problemas recurrentes.
AIOps emplea ML para las tendencias de datos actuales e históricas, creando pronósticos altamente precisos de resultados futuros.
