Todo sobre AIOps

AIOps (inteligencia artificial para las operaciones de TI) es un enfoque para automatizar las operaciones de TI con el machine learning (aprendizaje automático) y otras técnicas avanzadas de inteligencia artificial. Se basa en sistemas inteligentes que pueden observar, aprender y actuar en tiempo real. Esto permite que los equipos de TI controlen la complejidad, reduzcan el trabajo manual y agilicen la respuesta ante incidentes, de manera que puedan tomar decisiones de manera más rápida y efectiva. 

El gran volumen de datos operativos disponibles en los entornos de TI complejos puede dificultar la identificación y resolución rápida de los problemas. Para las personas es imposible procesar y organizar estos datos a un ritmo que permita satisfacer las exigencias de las operaciones de TI modernas. Además, las herramientas de supervisión tradicionales suelen generar alertas redundantes o intrascendentes, por lo que pueden resultar abrumadoras y hacer que se desestimen las alertas más importantes. 

Los retrasos en la respuesta a los incidentes, combinados con la prolongada duración de la resolución manual de los problemas, contribuyen a un mayor tiempo medio de resolución (MTTR) y a un mayor riesgo de tiempo de inactividad. 

AIOps aborda estos problemas y permite que los equipos de TI puedan responder a los incidentes con mayor rapidez. Incorpora algoritmos y técnicas de machine learning para que los sistemas aprendan a partir de grandes cantidades de datos operativos. Utiliza la automatización de la TI para responder a los eventos en tiempo real, lo que se traduce en una mejor supervisión, una gestión de la TI más preventiva y costos operativos más bajos.

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Las plataformas o el enfoque AIOps recopilan grandes cantidades de datos operativos, aplican algoritmos de machine learning para identificar patrones y problemas, automatizan la resolución de problemas y aprenden de los incidentes anteriores. En otras palabras, AIOps transforma las operaciones de TI, que dejan de limitarse a solucionar problemas luego de identificarlos para convertirse en una gestión preventiva e inteligente. 

Recopilación, procesamiento y limpieza de los datos

Las plataformas de AIOps recopilan, organizan y contextualizan grandes cantidades de información de las redes, las aplicaciones, las bases de datos y otras fuentes. Esta información puede incluir:

• datos de eventos históricos y en tiempo real;
• indicadores de rendimiento y supervisión;
• registros de las aplicaciones y los sistemas;
• datos de infraestructura y configuración;
• datos de seguridad e incidentes;
• datos de transmisión o no estructurados.

Una vez que la plataforma recopila los datos, los agrupa en una sola ubicación, donde se pueden organizar, indexar y limpiar. Sin embargo, en la mayoría de los entornos modernos, los datos están dispersos en varias plataformas de observabilidad que coexisten, por lo que agruparlos es un primer paso fundamental. La "limpieza" de los datos implica identificar y corregir los errores en los datos recopilados para garantizar que el conjunto de datos y los resultados del análisis sean confiables. Esta tarea puede consistir en eliminar datos duplicados, corregir etiquetas incorrectas o completar datos.

Aplicación de algoritmos de IA/ML

AIOps utiliza el machine learning para encontrar patrones, el procesamiento del lenguaje natural para interpretar el texto en las fuentes de datos y la inteligencia artificial generativa para sintetizar y resumir la información. La interpretación del texto no estructurado de varias fuentes, como los registros y las solicitudes de seguimiento de incidentes, proporciona contexto para detectar anomalías en los datos históricos y realizar un análisis de la causa principal. Durante este proceso, la inteligencia artificial generativa crea resúmenes precisos de los incidentes y sugiere correcciones específicas para agilizar la resolución de los problemas. AIOps también utiliza el análisis predictivo, que se basa en datos históricos, modelos estadísticos, técnicas de minería de datos y machine learning, para anticipar los problemas antes de que ocurran. 

Automatización de las respuestas y las correcciones

Una vez que una plataforma de AIOps identifica los incidentes y los patrones, los equipos de TI incorporan la automatización y la organización para resolver los problemas rápidamente. AIOps puede seguir políticas predefinidas para activar flujos de trabajo automatizados con capacidad de autorregeneración, como el reinicio de servicios o la creación de solicitudes de seguimiento de incidentes. Al automatizar la respuesta a los problemas habituales, es posible adaptarla y repetirla, lo que reduce el tiempo de inactividad y la intervención manual. También permite que los problemas complejos se remitan a una revisión humana a medida que los sistemas continúan aprendiendo y perfeccionando las respuestas futuras. 

Para que el enfoque AIOps sea exitoso, debes elegir una plataforma que pueda crear una única fuente de información a partir de todo el entorno de TI. En muchos casos, es posible que algunas herramientas de observabilidad no tengan acceso a la infraestructura donde se originan los problemas. Por eso, es fundamental elegir una plataforma que pueda combinar, normalizar y relacionar los datos de diferentes fuentes, de modo que los equipos obtengan información útil y que los flujos de trabajo de corrección sean más eficientes.

AIOps ofrece importantes beneficios para las operaciones de TI, pero también plantea sus propios desafíos. Las empresas enfrentan obstáculos relacionados con la integración, el conocimiento y la gestión de los datos, lo que puede afectar el tiempo que implica obtener resultados y el éxito general de una solución de AIOps.

Desafíos

• Gestión de los datos. Recopilar, organizar y limpiar los datos para garantizar su calidad y uniformidad es una tarea compleja. Puede resultar difícil distinguir los datos importantes de los que no lo son, ya que los resultados de AIOps dependen directamente de la calidad de las fuentes de datos.
• Requisitos de conocimiento e infraestructura. Las empresas que desean desarrollar su propia solución de AIOps necesitan analistas de datos internos capacitados, lo que puede representar un gran obstáculo. Encontrar personas con los conocimientos necesarios para diseñar y gestionar AIOps suele llevar mucho tiempo, y capacitar al personal actual puede resultar costoso. Cuando las plataformas y las funciones no están estandarizadas, es difícil entrenar AIOps para una infraestructura cambiante, ya que el diseño, el desarrollo y la gestión de estos sistemas también pueden ser complejos y llevar mucho tiempo.
• Resultados tardíos. La complejidad asociada al diseño, la implementación y la gestión de los sistemas de AIOps hace que el retorno sobre la inversión no sea inmediato.
• Integración con los sistemas actuales. Para que una solución de AIOps tenga éxito, debe ser compatible con tu infraestructura y herramientas actuales. Esta integración puede suponer todo un desafío, especialmente en los entornos híbridos o multicloud.
• Confianza y acuerdo entre las partes interesadas. Las empresas necesitan asegurarse de que la inteligencia artificial se utilice de manera ética, que sus métodos sean transparentes y que sus conclusiones se puedan validar. Además, para definir objetivos operativos claros, es necesario contar con el acuerdo de muchas partes interesadas, lo que puede resultar difícil de conseguir.

Estos desafíos, desde la gestión de los datos hasta la integración, pueden parecer abrumadores, pero son exactamente los problemas que se resuelven con una plataforma de AIOps consolidada. Al utilizar una solución unificada, las empresas pueden superar los obstáculos de implementación habituales y obtener beneficios clave. 

Beneficios

• Resolución más rápida y menor tiempo de inactividad. Con el enfoque AIOps, es posible detectar los problemas a medida que aparecen y actuar oportunamente. Así, se reduce el tiempo de inactividad y el tiempo medio de resolución (MTTR). Para lograrlo, se identifican rápidamente las causas principales y se automatizan las soluciones. Esta función preventiva crea sistemas con capacidad de autorregeneración que solucionan los problemas antes de que afecten a los usuarios finales o provoquen interrupciones costosas.
• Mayor productividad. Al automatizar las tareas manuales y repetitivas, AIOps reduce los errores humanos y optimiza la eficiencia del personal de TI. De este modo, los equipos disponen de más tiempo para concentrarse en proyectos estratégicos de mayor valor, lo que se traduce en un uso más eficiente de la infraestructura y los recursos humanos.
• Herramientas de observabilidad e información optimizadas. AIOps recopila y relaciona grandes cantidades de datos de diferentes fuentes para brindar una visualización unificada del entorno de TI. También utiliza el machine learning para detectar anomalías, identificar patrones y ofrecer análisis predecibles, por lo que los datos sin procesar se convierten en información útil.
• Reducción de los costos. Al evitar las interrupciones, optimizar la asignación de recursos y aumentar la eficiencia del personal de TI, AIOps reduce los costos operativos y el costo total de propiedad de la infraestructura de TI.
• Mejora de la experiencia de los clientes y del personal. AIOps permite mantener el tiempo de actividad de los servicios y las aplicaciones más importantes, por lo que garantiza una mejor experiencia para los clientes. También impide que los equipos de TI se sientan abrumados por la gran cantidad de alertas, ya que solo muestra las más importantes, lo que mejora la motivación y la toma de decisiones del personal. 

Desarrolla una base sólida para la IA con la automatización de la TI

Puedes aplicar el enfoque AIOps a una gran variedad de desafíos operativos de la TI. Al integrar la inteligencia artificial y la automatización, puedes dejar de limitarte a solucionar problemas luego de identificarlos y comenzar a implementar una gestión de TI preventiva e inteligente.

Gestión de la nube y la infraestructura

AIOps es fundamental para gestionar entornos de TI complejos, como las máquinas virtuales, las nubes híbridas y las operaciones en el extremo de la red. Utiliza la automatización basada en eventos para responder automáticamente a las alertas habituales, como los aumentos en la unidad central de procesamiento (CPU) o las fallas en el servicio de red. Además, permite que los equipos de TI aprovechen mejor los recursos, lo que reduce los costos y evita la gestión manual de la infraestructura. 

AIOps se puede utilizar para gestionar diversas técnicas de ahorro de costos, como la inferencia distribuida. La inferencia distribuida permite que los modelos de inteligencia artificial procesen las cargas de trabajo de manera más eficiente al dividir la tarea de inferencia entre un grupo de dispositivos interconectados. Los marcos como llm-d admiten la inferencia distribuida a gran escala para agilizar las aplicaciones de inteligencia artificial generativa en toda la empresa.

Optimización de la red y del extremo

El enfoque AIOps desempeña un papel importante a la hora de mejorar el rendimiento de la red y agilizar la respuesta de los equipos de TI a los problemas. Brinda información sobre la automatización y la inteligencia artificial en toda la red, lo que incluye las redes de área amplia definidas por software (SD-WAN) con cable e inalámbricas, el extremo de la WAN, el centro de datos y la seguridad. Esto incluye la automatización de las tareas básicas de resolución de problemas de red y la corrección de problemas de configuración. También se puede utilizar la automatización basada en eventos para activar las nuevas implementaciones de las aplicaciones, incluso en el extremo de la red.

Evaluación del impacto empresarial y supervisión del estado de los servicios

Utiliza AIOps para comprender mejor el impacto que los problemas de TI pueden tener en los servicios empresariales. AlOps recopila y analiza grandes cantidades de datos para que los ingenieros de confiabilidad del sitio (SRE) supervisen el rendimiento de las aplicaciones, el hardware y la infraestructura de red. Al disponer de más información sobre los problemas de rendimiento y su impacto durante la actividad de un servicio, puedes priorizar las iniciativas de corrección en función de su gravedad y relevancia.

Seguridad y cumplimiento 

AIOps mejora tu estrategia de seguridad utilizando la inteligencia artificial para identificar de manera preventiva las posibles amenazas, como las filtraciones de datos, mediante la detección de anomalías y la correlación de eventos. Además, permite abordar los desajustes en la configuración, ya que no solo detecta los cambios, sino que también proporciona información sobre los riesgos y el impacto para poder establecer un orden de prioridad de las correcciones automatizadas. Para mantener el control, puedes validar las acciones automatizadas que inició la inteligencia artificial con las políticas de seguridad predefinidas antes de que se ejecuten. De esta manera, la inteligencia artificial seguirá cumpliendo con las normas y generará mayor confianza en los resultados. 

Aplicaciones específicas del sector

Las soluciones de AIOps se pueden personalizar para satisfacer las necesidades específicas de diversos sectores, como los servicios financieros, la salud, las telecomunicaciones y la fabricación. Mientras que algunas herramientas ofrecen una visualización integral de las operaciones de TI, las aplicaciones centradas en un área proporcionan información especializada. Estas aplicaciones utilizan modelos de inteligencia artificial entrenados con conjuntos de datos relevantes del sector para abordar desafíos y casos prácticos específicos.

5 AIOps use cases for Red Hat Ansible Automation Platform

El objetivo de DevOps es lograr mejoras constantes y graduales en todo el ciclo de vida de las aplicaciones. Por lo tanto, uno de sus mayores desafíos es el tiempo de inactividad, aspecto en el que AIOps adquiere relevancia. Este enfoque respalda la cultura de DevOps al incorporar el análisis de datos a los procesos de desarrollo y operaciones.

Si bien la división real entre DevOps y AIOps no es del todo clara, esta última funciona muy bien en cualquiera de los extremos de los procesos de DevOps:

• Al principio, AIOps puede utilizar grandes cantidades de datos de infraestructura y alertar a los ingenieros de DevOps sobre los problemas del entorno de desarrollo integrado (IDE), o directamente solucionarlos.
• Al final, AIOps puede resolver automáticamente los problemas de TI redundantes en la etapa de producción, mientras aprende a solucionar los errores nuevos que surgen con cada lanzamiento. 

Tal como DevOps, AIOps también se basa en un conjunto diverso de herramientas y en un enfoque muy colaborativo para llevar a cabo operaciones de TI más rápidas y eficientes. Si bien una plataforma de AIOps unificada puede integrar, analizar y actuar en tus entornos únicos de desarrollo y producción, las herramientas que utilices variarán en función de la configuración de la TI.

Obtén más información sobre DevOps

Red Hat® Ansible® Automation Platform es una solución de automatización integral que admite funciones y herramientas de inteligencia artificial para una gran variedad de operaciones de TI. Optimiza la distribución de la infraestructura de inteligencia artificial al automatizar la implementación, la configuración y la gestión de los modelos y los elementos de dicha infraestructura. 

Utiliza Event-Driven Ansible para convertir los datos de observabilidad en acciones automatizadas y crear una infraestructura con capacidad de autorregeneración que responda de inmediato a los cambios en el entorno de TI. Esto, junto con las soluciones de Red Hat AI como Red Hat OpenShift® AI y Red Hat Enterprise Linux® AI, permite identificar los problemas y solucionarlos automáticamente a medida que surgen. 

Para aprovechar todo el potencial de AIOps, es fundamental combinar las funciones de automatización basada en eventos de Ansible Automation Platform con las funciones de inteligencia artificial de nuestros partners. Utiliza herramientas de observabilidad como Splunk, Dynatrace y Datadog para detectar anomalías, y Event-Driven Ansible actuará en función de la información que aporten estas herramientas. Esto significa que puedes aumentar al máximo el retorno sobre la inversión de tus herramientas actuales de observabilidad y, al mismo tiempo, reducir el tiempo medio de resolución y evitar que los equipos deban ocuparse de las tareas repetitivas.

Red Hat Ansible Lightspeed, el servicio de inteligencia artificial generativa de Ansible Automation Platform, permite que los equipos de automatización solucionen la falta de personal capacitado, trabajen de manera más inteligente y resuelvan los problemas operativos con mayor rapidez. Gracias al asistente de codificación de Ansible Lightspeed, los desarrolladores y los operadores pueden generar contenido de automatización, como tareas, playbooks de Ansible y funciones de Ansible, a partir de peticiones en lenguaje natural. Este asistente, entrenado a partir de fuentes de datos confiables de Red Hat, ayuda a los administradores a familiarizarse con Ansible Automation Platform y a solucionar los problemas de administración directamente en la plataforma mediante una interfaz de chat intuitiva.

Pon en práctica la inteligencia artificial con Ansible Automation Platform