O que é AIOps?

A AIOps traz o poder do aprendizado de máquina e da ciência de dados para as operações de TI modernas.

O ganho contínuo de eficiência dos equipamentos de hardware e ferramentas de software traz consigo uma maior sofisticação, e isso aumenta a carga de trabalho dos departamentos de TI responsáveis. A cada novo progresso e recurso adicionado, a complexidade das ferramentas aumenta. Até recentemente, as equipes de operações de TI tinham poucas opções para lidar com a complexidade crescente de tecnologias vitais. Para compensar isso, a contratação de novos talentos no ramo da ciência de dados e a ampliação da equipe são a solução mais óbvia, senão a mais econômica.

No entanto, alguns avanços efetivamente retiram parte da pressão sobre o departamento de operações de TI (ITOps). Veja as tecnologias emergentes de Inteligência Artificial para Operações (AIOps), por exemplo.

AIOps é uma combinação dos termos inteligência artificial (AI) e operações (Ops). Mais especificamente, representa a fusão de IA e ITOps, referindo-se a plataformas de tecnologia multicamada que usam aprendizado de máquina, análises e ciência de dados para identificar e resolver problemas operacionais de TI automaticamente.

O termo AIOps foi criado pela Gartner em 2016 e surgiu das mudanças na transformação digital que deixou para trás a TI centralizada e adotou a ideia de operações descentralizadas, com fluxos de trabalho na nuvem e locais em todo o mundo. Ao mesmo tempo que o ritmo da inovação aumentava, também aumentava a complexidade das tecnologias. Esse fenômeno criou uma pressão considerável nos setores de operações de TI, que passariam a ser responsáveis pelo gerenciamento e a manutenção de diversos novos sistemas e dispositivos.

A AIOps criou um novo modelo de gestão de operações de TI. O aprendizado de máquina revolucionou as empresas modernas. Embasando essa tese em dados, de acordo com a pesquisa The Global CIO Point of View ("O ponto de vista do CIO global", em tradução livre), quase nove entre dez CIOs já utilizam ou pretendem adotar essa tecnologia em breve.

Para entender melhor os recursos e responsabilidade da AIOps, vejamos seus principais elementos :

  • Dados de TI abrangentes
    Uma das principais funções da AIOps é quebrar os silos de dados. Para tanto, a tecnologia agrega dados diversos dos setores de gestão de serviços de TI e de operações de TI, permitindo a identificação mais rápida de causas-raiz e ajudando a possibilitar a automação.
  • Big data agregados
    Big data é o coração de qualquer plataforma de AIOps. Ao quebrar silos e liberar os dados disponíveis, a AIOps consegue empregar análises avançadas, tanto com dados armazenados, quanto com dados que evoluem em tempo real.
  • Aprendizado de máquina
    Com tantos dados para analisar, a AIOps precisa de recursos avançados de aprendizado de máquina que superem a capacidade manual do ser humano. Por automatizar análises e revelar novas conexões e insights, a AIOps se autodimensiona com uma velocidade e precisão que, de outra maneira, seriam impossíveis.
  • Observação
    O processo da AIOps depende muito da capacidade da plataforma de observar os dados e o comportamento dos dados. Através da descoberta de dados, a AIOps coleta dados de diferentes áreas e fontes de TI, possivelmente incluindo contêineres, nuvem, ambientes virtualizados e até mesmo infraestrutura legada. A coleta de dados precisa acontecer o mais perto possível de "em tempo real" para oferecer a base mais atual.
  • Engajamento
    As plataformas de AIOps oferecem configuração, coordenação e gerenciamento de sistemas de computador e software em diversas áreas da TI, incluindo ITSM. A análise de AIOps agrega mais confiabilidade e relevância aos dados, incorporando informações sobre o ambiente e tornando a automação uma realidade.
  • Ação
    O objetivo da AIOps é criar um sistema que tenha suas funções totalmente automatizadas, fechando o processo e liberando completamente as equipes de operações de TI para outras tarefas. A verdade é que a AIOps ainda está em desenvolvimento, e algumas equipes têm certa resistência a abraçar totalmente suas possibilidades. Dito isso, a AIOps é capaz de lidar com tarefas simples ou complexas, e muitas empresas estão cada vez mais confiantes em atribuir maiores responsabilidades às plataformas de AIOps.

A AIOps funciona melhor quando implantada de forma independente para coletar e analisar dados de todas as fontes de monitoramento de TI disponíveis, criando um sistema de interação centralizado. Para tanto, a ferramenta segue basicamente o mesmo processo da função cognitiva humana. Os cinco principais algoritmos envolvidos são:

Seleção de dados

Ao vasculhar a quantidade colossal de dados de TI disponíveis, avaliá-los e identificar seus elementos relevantes, a AIOps é capaz de encontrar verdadeiras "agulhas em palheiros" de dados de diversos terabytes de tamanho com base nas métricas de seleção e priorização predeterminadas.

Descoberta de padrões

A AIOps analisa a fundo os dados relevantes para localizar e agrupar as correlações entre os elementos dos dados, para prepará-los para uma análise mais minuciosa.

Inferência

Uma análise mais detalhada permite que as plataformas de AIOps identifiquem causas raiz, eventos e tendências claramente, gerando informações claras para ajudar a embasar ações.

Colaboração

A AIOps também funciona como uma plataforma de colaboração, notificando as equipes e pessoas envolvidas, oferecendo informações relevantes e criando condições para uma colaboração eficaz, apesar da possível distância física entre os operadores.

Automação

Por fim, a AIOps foi desenvolvida para reagir e corrigir problemas de forma automática e direta, aumentando consideravelmente a velocidade e a precisão das operações de TI.

Conforme mencionado anteriormente, a maior complexidade tecnológica é uma das principais razões por trás da adoção da AIOps. Algumas das diversas tendências e demandas específicas por trás dessa evolução são as seguintes:

  • Ambientes de TI em expansão
    Os novos ambientes de TI, mais dinâmicos, superaram por boa margem a capacidade de supervisão manual humana.
  • Aumento exponencial da quantidade de dados de ITOps
    O surgimento de APIs, aplicativos, dispositivos IOT e usuários-máquina estão criando um fluxo de dados valiosos. O aprendizado de máquina e a IA são as únicas opções para relatórios de análise e adings eficazes.
  • Maior necessidade de resolução rápida de problemas de infraestrutura
    A tecnologia se tornou um fator central em praticamente todas as áreas das empresas. Quando eventos de TI acontecem, cada segundo gasto para identificar e resolver o problema é um risco para a reputação e os resultados da empresa.
  • Mais poder da computação sendo movido para a borda da rede
    As redes estão se tornando descentralizadas graças ao advento da computação em nuvem e de serviços terceirizados, dando origem a um ecossistema de TI em que os balanços de potência e o poder computacional são cada vez maiores.
  • Maior influência dos desenvolvedores, mas não das responsabilidades
    À medida que os aplicativos se tornam mais centralizados, os desenvolvedores assumem uma função mais ativa de monitoramento e em outras áreas. Mas, na essência, as responsabilidades relativas à TI ainda são atribuídas diretamente ao departamento de TI. Ou seja, o avanço tecnológico não só faz com que o setor de ITOps tenha que lidar com o aumento da complexidade, mas também assumir maiores responsabilidades.

Uma abordagem eficaz para a AIOps é composta por três fases.

  1. Previsão de problemas
  2. Prevenção do impacto para usuários finais
  3. Automação da remediação e da resolução

De acordo com um estudo da Accenture, os profissionais de atendimento ao cliente da linha de frente passam até 12% de seu tempo gerenciando tíquetes, e 43% dos funcionários do suporte técnico de TI estão sobrecarregados por terem que escolher entre mais de 100 grupos de tarefas. Resumindo: há dados e informações demais para que os departamentos e serviços modernos de TI administrem seu trabalho com eficácia. A AIOps elimina grande parte desse peso.

Aqui, abordamos diversos benefícios importantes do uso de uma plataforma de AIOps:

Maior valor gerado pelos dados

A AIOps combina automação inteligente com big data, revelando conexões ocultas e relações casual entre dados de serviços, operações e recursos, além de desenvolver e apresentar informações práticas e viáveis. O resultado é a maior usabilidade dos dados e um melhor retorno das atividades de análise de dados.

Redução de custos

A AIOps é uma alternativa econômica à contratação de um verdadeiro esquadrão de profissionais de TI e cientistas de dados. Além disso, a AIOps é capaz de reduzir consideravelmente o tempo e a atenção que as equipes de operações de TI dedicam a tarefas de rotina e alertas que provavelmente não têm tanta importância, gerando mais eficiência e reduzindo custos de maneira geral. Por fim, a AIOps ajuda as empresas a se proteger contra paralisações de serviço, que custam muito ao negócio.

Operações de TI simplificadas

A AIOps é rápida e precisa porque reduz o índice de erros e ainda reduz o tempo gasto na resolução de problemas que afetam o serviço. Ao mesmo tempo, ao quebrar os silos de dados, a AIOps oferece uma visão única e contextualizada de todo o ambiente de TI. O monitoramento proativo do desempenho e a análise de dados da AIOps criam as condições ideais para que as decisões sejam tomadas de forma mais rápida e eficaz.

Maior experiência e produtividade dos funcionários

Os funcionários ficam mais satisfeitos quando têm as ferramentas adequadas para trabalhar com eficiência. A AIOps automatiza uma série de tarefas importantes que são, ao mesmo tempo, repetitivas e demoradas, e isso aumenta a produtividade e aprofunda a experiência dos funcionários.

Existem muitas plataformas de AIOps disponíveis. Cada uma tem seu próprio conjunto associado de ferramentas. Em vez de listar cada ferramenta aqui, vamos nos concentrar em dois recursos essenciais: análise de aprendizado de máquina e insights de AIOps.

Utilize os insights da AIOps

Com uma compreensão robusta dos dados, incluindo logs, métricas, descoberta, mapeamento e muito mais, você pode desenvolver a estrutura ideal para a AIOps e, então, aplicar os insights que essa tecnologia gera em benefício da sua empresa. Painéis de apresentação, automação, ferramentas de DevOps e interfaces de AIOps funcionam em conjunto para oferecer uma visão aprofundada das suas operações.

AIOps: análise do aprendizado de máquina

Ao automatizar a construção de modelos analíticos, as organizações podem usar o aprendizado de máquina para criar sistemas inteligentes, capazes de aprender a partir dos dados, identificar padrões relevantes e executar ações com o mínimo de interferência humana. Adicionando coleta de dados avançada, ETL (extrair, transformar, carregar), diversas fontes de dados, fluxos, atendentes virtuais, aplicativos em tempo real etc., a análise do aprendizado de máquina é construída sobre a base criada pelos insights da AIOps e, em seguida, transforma esses insights em conclusões confiáveis e práticas.

AIOps desenvolvida pela ServiceNow

Gráfico exibindo as ferramentas de AIOps.

Em essência, AIOps é uma plataforma feita para coletar e analisar de maneira inteligente os dados operacionais da TI. Mas, a partir dessas duas funções principais, a AIOps se torna um recurso imprescindível para diversas ações e soluções. Os nove casos de uso mais conhecidos da AIOps:

Correlação de incidentes

A AIOps tem a capacidade de processar e analisar alertas de incidentes rapidamente, produzindo soluções antes que a situação saia de controle.

Detecção de anomalia

Ao analisar dados de forma consistente e compará-los com tendências históricas, a AIOps identifica e aponta dados discrepantes que podem indicar possíveis problemas.

Análises preditivas

Além de identificar antecipadamente os problemas, os recursos de coleta e análise de dados da AIOps são capazes de aplicar aprendizado de máquina às tendências atuais e históricas dos dados, gerando previsões com alto grau de precisão sobre os resultados futuros.

Análise de causas-raiz

A AIOps também pode ser essencial na análise da causas-raiz ao correlacionar milhões de pontos de dados, apresentar o contexto do usuário e da empresa, registrar padrões de evento e muito mais para oferecer diagnósticos precisos de possíveis causas de problema.

Simplificação do suporte

Os recursos de análise de causa raiz da AIOps são benéficos não só às empresas, mas também aos clientes. Os representantes do suporte conseguem identificar e resolver problemas mais rapidamente, proporcionando uma melhor experiência aos clientes. Ao mesmo tempo, o suporte técnico de TI consegue gerenciar mais tíquetes com maior eficácia.

Resposta a incidentes automatizada

Com dados e diretrizes corretos, é possível configurar a AIOps para resolver os problemas que surgirem automaticamente. A resposta automatizada a incidentes oferece identificação, diagnóstico e correção de alta precisão e com muito mais velocidade do que seria humanamente possível.

Transformação digital

Ao efetivamente remover o peso das novas tecnologias e complexidades sobre as ITOps, a AIOps promove uma transformação digital sem restrições. As empresas tiram proveito da flexibilidade para implementar novos avanços que atendam a objetivos estratégicos sem se preocupar se a TI consegue lidar com o aumento da demanda.

Adoção/migração para a nuvem

A AIOps oferece uma visão clara das interdependências da adoção e a migração para a nuvem, que mudam constantemente, reduzindo consideravelmente os riscos operacionais associados a esse tipo de transição.

Adesão das DevOps

Por fim, ao proporcionar uma automação eficaz e visibilidade clara dos dados, a AIOps capacita a TI a oferecer um suporte melhor à infraestrutura de DevOps.

A implementação da AIOps é uma tarefa que exige uma abordagem exclusiva, dependendo da empresa e dos seus recursos e necessidades. No entanto, existem algumas etapas básicas que geralmente são comuns a todos os tipos de organização.

Compreender e resolver as barreiras mais comuns à adesão

Dependendo da empresa, é possível que haja resistência ao promover uma abordagem de AIOps. As barreiras mais comuns à adesão podem ser:

  • Ausência de uma equipe de cientistas de dados
  • Falta de habilidade e experiência relevantes
  • Dados insuficientes ou de baixa qualidade
  • Nenhuma forma integrada para aplicar os insights na prática

Felizmente, os provedores de AIOps mais eficientes acabam com esses problemas. A ServiceNow oferece serviços completos de ciência de dados, complementando as habilidades atuais com ferramentas fáceis de usar e oferecendo próximos passos vantajosos. Com a ServiceNow, você não precisa contratar cientistas de dados nem se preocupar com problemas que impedem a boa adesão da AIOps.

Criação de um case de negócios

Promova o engajamento da liderança e dos gestores criando um case de negócios para a AIOps. Identifique as áreas no departamento de TI que precisam de aprimoramento e demonstre como a AIOps oferece soluções confiáveis e eficazes.

Selecione sua pilha de AIOps

A escolha de uma plataforma de AIOps exige conhecimento profundo sobre a empresa e uma pesquisa extensa e dedicada sobre as opções disponíveis. É preciso reconhecer que a disponibilidade de soluções é vasta, portanto, é importante assistir a demonstrações e ler análises relevantes para escolher.

Desenvolva um plano de implementação

Depois de escolher a solução de AIOps mais adequada, criar um plano de implementação detalhado garante que a transição seja feita no ritmo certo, sem perder tempo ou outros recursos.

Envolva os funcionários

É importante lembrar que os funcionários são os maiores interessados em conhecer os benefícios dessa abordagem. Explique como o autoatendimento preditivo inteligente pode oferecer suporte antecipado, retirando casos das mãos dos atendentes, e como a automação ajuda a eliminar tarefas repetitivas e demoradas.

A velocidade da transformação digital só cresce e não dá sinais de que isso vá mudar tão cedo. Com esse crescimento, a demanda por operações de TI resilientes, precisas e oportunas também está aumentando. O IT Operations Management (ITOM) da ServiceNow tem a solução.

A plataforma ServiceNow Now contém recursos abrangentes de AIOps, permitindo que as empresas transformem suas ITOps em processos inteligentes e proativos. Estabeleça uma automação confiável, elimine atritos, quebre silos de dados e muito mais com a ServiceNow.

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