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Inteligencia Artificial para las Operaciones de TI (AIOps)

Por Jesús Rivas
en Inteligencia de Negocios
Operaciones de TI
Jesús Rivas

Jesús Rivas

Influenciador Tecnológico en Latinoamérica con más de 25 años de experiencia en software de misión crítica.

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El término AIOps fue acuñado por primera vez por Gartner en el año 2017, y se refiere a la aplicación del aprendizaje automático y al análisis de grandes cantidades de data (big data) para la automatización y la gestión de las operaciones de TI (ITOps). Si se toma cualquier área de operaciones de TI (análisis de registros, monitoreo de aplicaciones, mesa de servicio, gestión de incidentes, etc.) y la ampliamos con IA se obtendrá AIOps. Hay muchas formas en que la IA se puede integrar en las operaciones de TI existentes para ayudar a su equipo a ser más proactivo, preciso y productivo. Echemos un vistazo más de cerca a los conceptos básicos de AIOps.

¿Qué es una plataforma AIOps?

Las implementaciones de TI modernas deben lidiar cada vez más con demandas de datos más grandes y rápidas. Estos datos a menudo no están estructurados y se transmiten en tiempo real desde una gran red de fuentes aisladas. Las plataformas AIOps ayudan a los equipos de ITOps a comprender el volumen, la variedad y la velocidad de los grandes datos.

Gartner define las plataformas AIOps como herramientas que ayudan a las organizaciones a consolidar fuentes de datos en silos en big data para permitir conocimientos continuos en las operaciones y el monitoreo de TI (ITOM).

¿Cómo AIOps agiliza las operaciones tradicionales?

La mejor manera de comprender AIOps es considerar qué debe hacer un profesional de operaciones de TI típico para responder a una interrupción de los servicios y cómo la IA puede automatizar el proceso. Gartner rompe el ciclo de respuesta y resolución de interrupciones en tres pasos:

1.- Observar: el incidente inicial que desencadenó la interrupción debe ser detectado para que alguien responda. Una plataforma AIOps consume registros automáticamente, métricas, alertas, eventos y otros datos necesarios para comprender qué sucedió en el back-end de la aplicación cuando ocurrió el incidente. En lugar de que un ser humano extraiga manualmente esa información de fuentes de datos diferentes e intente darle sentido a todo, la plataforma AIOps consolidará todos estos datos e identificará patrones.

2.- Notificar: este paso implica analizar la información monitoreada 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 equipado para resolverlo. La herramienta AIOps puede realizar análisis de riesgo, automatizar la comunicación de responsabilidades y empaquetar datos relevantes para el personal de operaciones de TI.

3.- Actuar: El responsable directo resuelve el problema, restableciendo el servicio a la aplicación. Se pueden crear secuencias de comandos, procesos y automatización de release de aplicaciones que se ejecutarán la próxima vez que la herramienta AIOps detecte este problema en particular.

Al automatizar partes del proceso, AIOps puede ayudar a las operaciones de TI a responder a los desastres más rápido, minimizando los objetivos de tiempo de recuperación (RTO) y los objetivos de punto de recuperación (RPO).

Soluciones AIOps típicas:

Aquí hay una lista de roles comunes de ITOps que pueden automatizarse con el aprendizaje automático:

  • Gestión de aplicaciones
  • Manejo técnico
  • Administración de incidentes
  • Gestión de la mesa de servicio
  • Gestión de la configuración
  • Gestión de infraestructuras
  • Mitigación de desastres.

Conecta con Jesús Rivas

Influenciador Tecnológico en Latinoamérica con más de 25 años de experiencia en software de misión crítica.

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    Etiquetas: Edición 167Inteligencia ArtificialMarketing de Contenidosoperacionestecnologiastransformacion de entornosTransformación Digital

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