O que é AIOPS? e como ela pode impactar a sua operação de TI

Os times de operação de TI lidam, ano após ano, com volumes de dados cada vez maiores e complexos. As informações geradas por aplicações e pela infraestrutura demandam estratégias eficientes de ingestão, armazenamento e principalmente de análise de dados. 

Sem as ferramentas adequadas, é inevitável que problemas como o aumento do tempo na identificação e resposta a incidentes se tornem grandes desafios, fica cada vez mais evidente que resolver os problemas atuais com as ferramentas do passado não é a melhor alternativa. 

Além do aumento do volume de dados, as fontes de onde são geradas se tornam cada vez mais diversas, métricas e logs vêm de todos os lados, aumentando a complexidade das análises e dificultando também a correlação de eventos com assertividade. 

É um desafio enorme para times de operação de TI separar o “joio do trigo”, ou seja, identificar o que é (e o que não é) relevante nos dados monitorados dos ambientes, ainda mais quando esta análise precisa ser feita quase em tempo real, como ocorre em muitos casos. 

 Quando esta assertividade não ocorre na operação de TI o resultado é quase sempre o impacto no negócio, muitas vezes, da pior maneira possível: com incidentes graves de indisponibilidade ou de segurança, que agridem diretamente o negócio das companhias. 

O que é AIOPS? 

O termo foi criado em 2016 pelo Gartner para nomear a aplicação de recursos de inteligência artificial na operação de TI, ou do acrônimo em inglês: “Artificial Intelligence for IT Operations”. 

Em resumo, AIOPS consiste em aplicar de alguma forma, técnicas de Machine Learning para resolver problemas de operações de TI, o conceito combina recursos de Big Data e ML para aperfeiçoar funções tradicionais da TI, como identificação, análise e correlação de incidentes, dentre outros. 

Existe futuro sem AIOPS? 

O Gartner ainda prevê que até 2023 mais de 30% das maiores empresas do mundo utilizarão ferramentas e tecnologias para monitoração de suas aplicações e infraestrutura, sendo que somente 5% destas empresas utilizavam estas tecnologias, e só para endossar essa nova tendência, uma pesquisa feita pela TechValidate constatou que 97% das organizações concorda que soluções do tipo AIOPS ajudam a aperfeiçoar a operação de TI. 

Na realidade, não precisamos de nenhum modelo complexo de Machine Learning para prever que o futuro das operações de TI dependerá cada vez mais de AIOPS, uma vez que essa tarefa atualmente é quase impossível para um humano sozinho, analisar todos os dados gerados sem recursos de ML. 

Isto torna a aplicação do conceito de AIOPS uma necessidade crescente nos próximos anos. Cada vez mais ferramentas devem surgir para apoiar os profissionais de TI na monitoração de aplicações e infraestrutura. Tudo indica que quem ficar nas ferramentas do passado terá dificuldades em operar os ambientes cada vez mais complexos. 

Ao lado da necessidade apontada, é importante também salientar o crescente uso de Inteligência Artificial. Praticamente todos os seguimentos de negócio estão utilizando, cada vez mais, Machine Learning. Fica claro que a crescente adoção da tecnologia impulsiona por sua vez o modelo de AIOPS. 

Como AIOPS pode impactar o meu negócio? 

A aplicabilidade é muito ampla, mas vamos aqui documentar alguns dos resultados mais comuns na utilização da AI na operação de TI. Veja que muitos dos itens aqui são perseguidos constantemente por profissionais e times de TI, ou de negócio. 

• Disponibilidade: a análise assertiva e rápida de eventos de monitoração permite que incidentes sejam respondidos  com mais velocidade, gerando menos indisponibilidade e aumentando a confiabilidade do ambiente. Além disso, se utilizadas estratégias de predição, é possível inclusive evitar incidentes de indisponibilidade;

• Segurança: muitas das soluções de AIOPS atualmente já focam no mundo de segurança da informação, pois incluir ML na análise e correlação de eventos de segurança é comprovadamente muito eficiente. Isto permite responder com agilidade a incidentes de segurança e evitar, dentre outros problemas, o vazamento de informações.

• Otimização de custos: a análise adequada de métricas de monitoração permite aos times de TI utilizar com mais assertividade os recursos disponíveis. Seja em ambiente de nuvem pública, ou em estruturas tradicionais, evitar desperdícios é uma necessidade constante para líderes de TI.

• Otimização de desempenho: utilizando as ferramentas adequadas, é possível fazer mais com menos, melhorando o desempenho de aplicações e estruturas, por exemplo, aqui na BRLink temos as ferramentas de AIOPS para monitoração de aplicações, o que permite otimizá-las com mais assertividade, reduzindo tempos de resposta e melhorando a experiência de usuários.

• TI agregando mais valor ao negócio: com as ferramentas adequadas, os profissionais de TI são capazes de resolver problemas com mais velocidade e assertividade, podendo assim investir mais tempo em entender e ajudar o negócio nas suas necessidades gerais.

• Mais automação, menos ações manuais: algo que está intimamente correlacionado com AIOPS é a utilização de fluxos de automação para resposta a incidentes e processos de trabalho. Isto permite depender menos de pessoas, aumentando a confiabilidade da operação, evitando erros comuns de operações manuais.

Considerações Finais 

Fica evidente que com o crescente volume de dados gerados pelas companhias, a utilização de tecnologias de AI e Machine Learning em operações de TI é uma necessidade inquestionável. Embora muitas empresas ainda estejam longe de adotar estas práticas, é mais do que certo que a soluções de AIOPS agregam muito valor ao negócio, tornando a operação de TI mais assertiva no suporte à companhia como um todo. 

A BRLink tem se consolidado no mercado como uma facilitadora para as empresas que desejam adotar Inteligência Artificial e Machine Learning em seus negócios. Nosso time de engenheiros e cientistas de dados estão disponíveis para entender, avaliar e propor soluções inovadoras para a sua empresa, a fim de que ela possa dar um passo importante nesta transição para a adoção massiva de Inteligência Artificial.