A transformação digital, as mudanças e a evolução da tecnologia, as novas iniciativas que estão surgindo em termos de experiência do cliente e o rápido crescimento dos volumes de dados gerados, representam desafios para as operações de TI. Da mesma forma, a necessidade de tomada de decisões em tempo real aumentou devido ao grande volume de dados e análises.

Estes desafios tornam a tradicional parametrização de informações, monitoramento, gerenciamento de operações de TI e rastreamento obsoletos e inadequados, tornando o processo de extração de valor dos dados inutilizável.

As operações de TI precisam de ajuda para reduzir o ruído das operações diárias, identificar e corrigir problemas rapidamente, automatizar tarefas repetitivas para aumentar a eficiência e concentrar-se em atividades de valor agregado. Para fazer isso, as organizações de TI precisam de um novo tipo de tecnologia para modernizar seus processos, e é aqui que entra a tecnologia AIOps que foi desenvolvida nos últimos anos.

O caminho para a AIOps

As técnicas tradicionais de gerenciamento de TI têm sido consideradas incapazes de lidar com a transformação digital do negócio. Esta transformação digital abrange o DevOps, a migração das empresas para a nuvem, um aumento no ritmo de inovação e implementação e a aquisição de novos usuários digitais (IoT, APIs, etc.) que as organizações anteriormente não precisavam servir. Todas essas novas tecnologias e usuários estão forçando as estratégias e ferramentas tradicionais de gerenciamento de serviços e desempenho até o ponto de total obsolescência. A AIOps é a mudança de paradigma ITOps necessária para resolver estes problemas de transformação digital.

O interesse e a adoção da AIOps aumentou exponencialmente nos últimos anos, à medida que as organizações melhoraram suas inovações, tentaram competir com negócios perturbadores e tentaram gerenciar a velocidade, o volume e a variedade de dados digitais.

De fato, de acordo com os dados, estima-se que o tamanho do mercado para a AIOps esteja aumentando de US$ 300 milhões a US$ 500 milhões por ano, e seu uso crescerá de 5% em 2018 para 30% em 2023, principalmente porque cada vez mais organizações planejam investir nesta tecnologia.

 

O que é AIOps?

AIOps significa Inteligência Artificial para melhorar as operações de TI. Especificamente, a AIOps usa grandes capacidades de dados, análise de dados e Machine Learning para fazer o seguinte:

  • Coletar, agregar e processar grandes volumes de dados gerados por diferentes ferramentas e dispositivos de operações de TI para detectar e reagir automaticamente a problemas em tempo real e ajudar na resolução das tarefas necessárias.
  • Identificar eventos e padrões significativos relacionados a questões de desempenho e disponibilidade do sistema
  • Diagnosticar as causas do problema e relatá-las à TI para uma resposta e resolução mais rápidas ou, em alguns casos, até mesmo a resolução automática desses problemas sem intervenção humana
  • Automatizar mais tarefas de rotina para que as equipes de TI possam parar de fazer mais trabalho manual e concentrar-se em outras tarefas

 

 

Ao substituir o uso de múltiplas ferramentas de operações de TI por uma única ferramenta inteligente e automatizada como a AIOps, as equipes de TI podem responder mais rápida e proativamente a problemas potenciais.

Esta tecnologia resolve problemas que estavam começando a surgir no cenário de TI em mudança e complexo e atende às expectativas dos usuários em relação a interrupções de desempenho e disponibilidade. A maioria dos especialistas vê a AIOps como o futuro da gestão das operações de TI.

Principais benefícios

O principal, e mais óbvio, benefício da tecnologia AIOps é que ela permite que as operações de TI identifiquem, tratem e resolvam problemas, desacelerações e interrupções mais rapidamente do que seria possível manualmente ou através do uso de múltiplas ferramentas de operações de TI. Isto resulta em uma série de benefícios específicos:

  • Solução mais rápida do problema: A AIOps pode identificar as causas do problema e propor soluções mais rápidas e precisas do que se fosse feito manualmente.
  • Redução de falsos alarmes: Os sistemas AIOps têm um histórico de erros, problemas e soluções que aumenta à medida que são utilizados, graças a este histórico a AIOps pode separar o ‘ruído’ (que não é importante) e determinar quando uma ação é realmente necessária.
  • Alertas preditivos: A AIOps aprende a identificar problemas que, embora possam parecer pequenos no início, podem levar a problemas sérios ou urgentes. Isto significa que pode fornecer alertas preditivos que ajudam as equipes de TI a resolver problemas potenciais antes que eles se tornem sérios.
  • Identificando a origem do problema: Estes sistemas também são muito bons em encontrar, entre muitos dados, a origem de um determinado problema, de modo que a equipe de TI não precisa fazer uma ampla pesquisa para encontrar a solução.
  • Melhoria na tomada de decisões: Usando a capacidade da AIOps de analisar dados, análise preditiva e previsão desses dados em gráficos, a tomada de decisão é melhor informada. Melhores decisões podem ser tomadas em termos de utilização de recursos, desempenho de aplicações e atendimento ao cliente.
  • Redução da carga de trabalho do pessoal: Com a automação e a melhoria das capacidades de identificação e priorização de problemas da AIOps, o pessoal de TI fica livre de tarefas pesadas e mais rotineiras.
  • Modernização das operações e dos equipamentos de TI.

Principais desafios

Apesar de todos os benefícios que a AIOps oferece, a implementação deste tipo de ferramenta não é perfeita. Como em qualquer sistema que introduz mudanças significativas nos processos de TI e transforma as responsabilidades dos membros da equipe, a AIOps pode parecer uma ameaça para os trabalhadores. E esta idéia de perda ou realocação de empregos pode levar a desafios organizacionais que as empresas devem enfrentar:

  • Ignorância da ferramenta: É muito difícil automatizar algo que você não entende. As ferramentas AIOps automatizam muitas das tarefas, mas não é uma ferramenta completamente autônoma, precisa de uma pessoa que entenda seu funcionamento.
  • Falta de habilidades do trabalhador: A AIOps cuida das tarefas mais rotineiras que não requerem grande habilidade, liberando o pessoal de TI para se concentrar em tarefas de maior valor, tais como otimização de sistemas e melhorias de processos. Mas se as habilidades desses funcionários de TI forem limitadas às tarefas que a AIOps pode realizar, isso criará um problema.
  • Recusa de adaptação do pessoal: Se os funcionários se sentirem ameaçados pelo software AIOps, eles podem se recusar a se adaptar.
  • Foco nos objetivos errados: É um erro focar no número de problemas de desempenho ou erros detectados pela AIOps, ao invés de focar em objetivos estratégicos maiores, tais como redução de custos, melhor utilização de recursos, melhor desempenho de aplicações ou resolução mais rápida de problemas.

Conclusões

Como a Tecnologia da Informação supera a barreira do que os seres humanos podem fazer, as ferramentas de TI devem se adaptar. As organizações que adotam a AIOps verão os desafios potenciais que ela deve enfrentar como uma oportunidade para crescer, evoluir e inovar. Além disso, eles verão seus negócios serem transformados, durante os próximos cinco anos, da seguinte maneira:

  • A tecnologia se tornará mais humana.
  • A automação da tecnologia e, portanto, dos processos comerciais, levará a custos menores, maior velocidade e menos erros.
  • A grande quantidade de dados comerciais inexplorados trará oportunidades de monetização.

Ao combinar Big Data, aprendizado de máquinas, visualização de dados e automação de processos programáveis com gerenciamento de operações de TI, a adoção do AIOps é o indicador chave do caminho da empresa digital.