A TI, segundo o Gartner, está no meio de uma revolução. As transformações nos negócios digitais estão cada vez mais exigentes. As demandas, desta vez, não são apenas por projetos ou especificações pontuais: o tema da vez são os dados. Cada vez mais, os negócios digitais precisam dos mesmos para entender e sobreviver às diferentes necessidades que surgem. As equipes técnicas tradicionais precisam revolucionar o jeito que entendem suas operações. Desta forma, o gerenciamento e a restruturação na forma como gerenciamos nossos ecossistemas de TI serão extremamente necessários. Os procedimentos também serão mudados, levando novas técnicas e aprendizado de dados para dentro das operações como um todo.

O Gartner captura o espírito dessas mudanças com um novo (e já disputado) termo para o mercado: a Inteligência Artificial para Operações de TI, ou seja, o AIOps.

Com a transformação digital, veio a adoção da nuvem e mudanças na implementação de novas tecnologias do mercado. Com essa reforma, os especialistas em TI tiveram que se adaptar a novos usuários digitais. Esses, estão utilizando diversos recursos que, anteriormente, não eram necessários. Esses novos usuários digitais utilizam dispositivos IOT  (internet of things) e APIs (application program Interfaces). As organizações, anteriormente, não precisavam se preocupar com essas tecnologias. Desta forma, esses novos adendos (usuários digitais + tecnologias novas) forçam um novo comando para as operações em TI. Agora, existem novos dados a serem analisados e, mais do que isso, uma nova maneira de entender o que acontece em um ambiente de TI, com tantas ferramentas e suas características próprias.

 

O que é AIOps?

AIOps é o termo, criado pelo Gartner, para identificar um novo padrão de necessidade no mercado de TI. Utilizando big data, análise de dados e machine learning para fornecer insights e maior automação, o AIOps acaba com a dependência da interação humana para realizar tarefas exigidas pelos novos softwares.

Definição do Gartner para AIOps:

“As plataformas AIOps utilizam big data, moderno aprendizado de máquina e outras tecnologias avançadas de análise para melhorar direta e indiretamente as funções de operações de TI (monitoramento, automação e service desk) com percepção dinâmica, pessoal e proativa. As plataformas AIOps permitem o uso simultâneo de várias fontes de dados, métodos de coleta de dados, tecnologias analíticas (em tempo real e profundas) e tecnologias de apresentação”.

Reduzir o tempo humano gasto em ferramentas que podem “andar” sozinhas é essencial para uma otimização e alocação do profissional de TI para uma necessidade real da operação. Desta forma, uma empresa pode dispor seus recursos para tarefas mais pontuais e estratégicas, evitando a perda desnecessária de recursos importantes.

A AIOps une três diferentes disciplinas de TI – gerenciamento de serviços, gerenciamento de desempenho e automação - para atingir suas metas de insights e melhorias contínuas. AIOps é o reconhecimento de que, em nossos novos ambientes de TI acelerados, deve haver uma nova abordagem que aproveite os avanços em big data e aprendizado de máquina. Desta forma, estes, superarão as limitações das ferramentas. Portanto, AIOps é o uso de ferramentas complexas de gerenciamento de infra e monitoramento de soluções em nuvem para automatizar a análise de big data e operações de rotina dos DevOps. Ou seja, são plataformas multicamadas que automatizam e aprimoram as operações de TI.

AIOps trabalha com aprendizado de máquina, baseline de desempenho, detecção de anomalia, análise de causa raiz automatizada e insights preditivos. O uso de AIOps pode ser sequenciado em:

  • 1 - Utilizar a análise e aprendizado de máquina para analisar big data coletada de várias ferramentas e dispositivos de operações de TI.
  • 2 - Identificar e reagir, automaticamente, a problemas em tempo real.

 

AIOps - Análise e aprendizado de máquina

Sabemos que um ambiente de TI trabalha com diversas ferramentas e dispositivos de operação. Sejam eles aplicações de monitoramento com a ferramenta AppDynamics, por exemplo, ou dispositivos da operação, com Splunk. Como o AIOps utiliza e faz leitura de diversas informações, provenientes de diferentes lugares ao mesmo tempo, possui grande capacidade de armazenamento de dados.

AIOps - Identificar e reagir

Identificar dados é uma prática extremamente essencial para a nova TI. Com AIOps, o afastamento dos dados em silos é um requerimento necessário. Ele usa uma estratégia de análise abrangente. Esta, é correlacionada ao seu aprendizado. Desta forma, ele consegue aprender com os dados estudados e reagir de forma preditiva dentro do ambiente. Uma vez que passa a conhecer e correlacionar diversos dados, também passa a entender o que é “normal” e o que não é. Sendo assim, consegue identificar com base em resultados anteriores e correlacionados, que determinada ação é, ou pode ser, um erro.

Atualmente, as operações precisam definir quais ações serão tomadas e como, a partir de uma infinidade de eventos e alertas. Com a camada de AIOps, essas ações, que podem ir desde um restart de serviço a uma notificação ao cliente final, viram aprendizado, que de forma recorrente vai se adaptando aos tipos de eventos e consequentemente às respostas e ações adequadas para cada necessidade.

AIOps em monitoramento de TI

Fazer o que os humanos fazem, com muito mais precisão e maior escala. Essa é a promessa da inteligência artificial para as operações.  Entre os desafios de velocidade, escala e complexidade da transformação digital, com tantos recursos em monitoramento disponíveis, existem algumas dificuldades que AIOps pode ajudar a automatizar. Portanto, AIOps trabalha para a melhor idealização de estratégias em dados correlacionados.

4 motivos para começar a utilizar este recurso no seu ambiente de TI

1 - Atualizar o gerenciamento manual de infraestrutura
A infraestrutura não pode ser tratada como antes: agora, diferentes bases podem ser montadas, criadas e editadas. Ambientes modernos incluem nuvem gerenciada, não gerenciada, integrações SaaS, dispositivos móveis e outras possibilidades. As abordagens tradicionais já não são relevantes para serem utilizadas. Acompanhar e gerenciar manualmente a complexidade de informações é humanamente impossível. O uso de AIOps possibilita a coleta e correlação de inúmeros dados automaticamente. Perder tempo com a coleta e monitoramento não é mais uma prioridade nos ambientes de TI.

2 - Application Monitoring
Com a tarefa de garantir o desempenho e a confiabilidade dos diversos sistemas distribuídos em ambientes virtualizados e cheio de nuvens, os profissionais de TI começaram a se debater nas operações. Com a quantidade massiva de novos dados coletados, as soluções de monitoramento de desempenho de aplicativos (APM, Application Performance Monitoring), são essenciais para ajudar os líderes a retomarem o controle de suas operações. No entanto, o mercado entende como desafiador correlacionar todos esses dados. A automatização é necessária, mas vem se tornando obsoleta sem uma estratégia por trás de toda essa coleta de dados. Além da visibilidade de dados, o APM Monitoring é sobre reduzir as informações espalhadas em diversos recursos nas operações de TI e trazer os insights mais importantes. Desta forma, as empresas começam a tomar medidas mais assertivas.

3 – Observability
Diferente do Monitoramento, que correlaciona práticas de codificação aos resultados de desempenho, Observability é uma medida, como uma propriedade de um sistema, que foi projetado, construído, testado, implantado, operado, monitorado, mantido e evoluído. “Observabilidade”, de acordo com essa definição, é um superconjunto do “monitoramento”, fornecendo certos benefícios e insights que as ferramentas de “monitoramento” são capazes de captar. Sem AIOps, este tipo de informação não estaria disponível e dashboards não seriam tão construtivas. Esta medida permite que os operadores tomem decisões mais rapidamente e captem problemas crescentes antes de acontecerem ou estourarem. Como observability é propriedade de sistemas, se os aplicativos de TI não apresentarem adequadamente seu estado, nem mesmo o melhor monitoramento poderá ser suficiente.

Existem diversas ferramentas que trabalham com essa lógica, como a ferramenta Splunk, por exemplo, que expõe os principais eventos de aplicativo por meio de logs, métricas e eventos.

 

Quer saber mais inteligência operacional? Conheça Splunk.

 

4 – O mercado quer AIOps!
Segundo o Gartner, para as predições do mercado de TI, "as ferramentas de monitoramento centradas no domínio continuarão existindo, fornecendo captura de dados, análise e visualização de seus domínios para o especialista. No entanto, eles encaminharão seus fluxos de dados para uma plataforma AIOps, atuando como uma lente onde os dados serão focados em uma análise única, coerente e de domínio cruzado ". Todos os fornecedores passam a adotar esta nova categoria em suas ferramentas e produtos. A Inteligência Artificial será aplicada em diversas camadas, em uma variedade gigante de dados de monitoramento.

 

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