Elena Canorea
Communications Lead
Intro
Nos encontramos en un entorno de IT cada vez más diverso, dinámico y difícil de monitorizar, así como equipos aislados y expectativas muy altas de los usuarios.
En este panorama aparece AIOps, una aplicación que puede suponer el futuro de la gestión de operaciones de IT y el aumento de la demanda de este tipo de servicios está mejorando su enfoque empresarial en iniciativas de transformación digital. ¡Repasamos todos los detalles!
¿Qué es AIOps?
La AIOps o inteligencia artificial para operaciones de IT, se puede definir como la aplicación de capacidades de IA, como el procesamiento del lenguaje natural y los modelos de ML, para automatizar y agilizar los flujos de trabajos operativos.
Automatizan tareas operativas críticas, como monitorear el rendimiento, programar cargas de trabajo y crear copias de seguridad de datos.
Al integrar varias herramientas de operaciones de IT manuales e independientes en una única plataforma de operaciones inteligente y automatizada, AIOps permite a los equipos de operaciones de IT responder con mayor rapidez y de forma proactiva a las ralentizaciones y las interrupciones, con visibilidad y contexto end to end.
Beneficios AIOps
Si estás pensando en modernizar tus servicios operativos e infraestructura de IT, podrás obtener numerosos beneficios a la hora de incorporar, analizar y aplicar volúmenes de datos cada vez más grandes.
Analizamos los más importantes:
Reducción de costos operativos
Se puede obtener información procesable a partir de macrodatos y así mantener un equipo de expertos en datos reducido. Equipados con soluciones de AIOps, los equipos de IT pueden resolver los problemas operativos con precisión y evitar errores costosos.
Además, permiten a los equipos dedicar más tiempo a tareas críticas en lugar de a tareas comunes y repetitivas. Así las empresas pueden administrar los costos en una infraestructura de IT cada vez más compleja y satisfacer las demandas de los clientes.
Mitigación de los problemas más rápida
Este servicio aporta capacidades de correlación de eventos. Analiza los datos en tiempo real y determina los patrones que podrían indicar anomalías en el sistema. Con análisis avanzado, los equipos pueden evaluar de forma eficiente la causa raíz de un problema del sistema y resolverlo más rápidamente, lo que maximiza la disponibilidad del servicio.
Habilitación de la administración predictiva de servicios
IAOps permite anticiparse a problemas mediante el análisis de datos históricos con tecnologías de Machine Learning. Estos modelos analizan grandes volúmenes de datos y detectan patrones que las personas no pueden reconocer.
En lugar de reaccionar a los problemas cuando ya han ocurrido, los equipos pueden usar el análisis predictivo y el procesamiento de datos en tiempo real para reducir las interrupciones en los servicios críticos.
Optimización de las operaciones de IT
AIOps proporciona un marco común para agrupar información de múltiples orígenes de datos, lo que facilita a los equipos de IT el colaborar y coordinar los flujos de trabajo sin intervención de personas, lo que mejora significativamente la productividad.
Mejor experiencia del cliente
Estas herramientas pueden analizar grandes cantidades de información de diferentes fuentes (como chats, emails u otros canales), y se pueden usar para analizar el comportamiento de los clientes y mejorar la prestación de servicios.
También se pueden evitar las interrupciones de servicio que afectan a los clientes, ofreciendo una experiencia digital óptima al garantizar la disponibilidad del servicio constante y una política eficaz de administración de incidentes.
Soporte cloud
IAOps establece una estrategia unificada para administrar infraestructuras de nube pública, privada o híbrida. Las organizaciones pueden migrar las cargas de trabajo de entornos tradicionales a una infraestructura cloud sin preocuparse por la compleja migración de datos.
Esto mejora la observabilidad, de modo que los equipos pueden administrar los datos sin problemas en distintos tipos de almacenamiento, redes y aplicaciones.
Plataforma AIOps: Cómo funciona
Como ya hemos dicho más arriba, AIOps usa análisis avanzados para automatizar y optimizar los procesos de operaciones de IT y funciona siguiendo los siguientes pasos:
- Recopilación de datos: comienzan recopilando información de diversas fuentes, como registros de aplicaciones, datos de eventos, de configuración, incidentes, métricas de rendimiento, tráfico de red, etc. Estos pueden ser estructurados o no estructurados.
- Análisis de datos: estos datos recopilados se analizan mediante algoritmos de ML y análisis predictivo, para encontrar anomalías que puedan requerir la atención del personal de IT. Esto garantiza que los problemas reales se separen del ruido o las falsas alarmas.
- Inferencia y análisis de causa raíz: se realiza un análisis de causa raíz para ayudar a localizar el origen de los problemas para internar evitar que se repitan las interrupciones al investigar las causas raíz de los problemas actuales.
- Colaboración: una vez finalizado el análisis de la causa raíz, AIOps notifica a los equipos y personas correspondientes, proporcionándoles información relevante y promoviendo una colaboración eficiente a pesar de la posible distancia geográfica entre ellos. Esto ayuda a preservar los datos de eventos que podrían ser esenciales para identificar problemas futuros de naturaleza similar.
- Solución automatizada: se pueden solucionar problemas de forma automática, reduciendo significativamente la intervención manual y acelerar la respuesta a incidentes. Esto se puede reflejar en escalar recursos, reiniciar un servicio o ejecutar scripts predefinidos para abordar problemas.
Casos de uso de AIOps
Los ejemplos más extendidos del uso de AIOps los encontramos en empresas que también utilizan DevOps o computación en la nube, así como en empresas grandes o con procesos complejos.
Como ya hemos comentado más arriba, al brindarles información adicional sobre su entorno de IT, se obtiene más visibilidad sobre los cambios de producción. Algunos ejemplos de los casos de uso más comunes son:
- Eliminación de riesgos de la nube híbrida: las plataformas cloud tienen arquitecturas complejas e interacciones entre los distintos componentes, lo que puede generar riesgos, como la pérdida de eficiencia y precisión. AIOps elimina estos riesgos al derribar las limitaciones operativas del entorno.
- Automatización de procesos: reconocer problemas con anterioridad y facilitar la comunicación entre equipos ayuda a las empresas con entornos de IT extensos y/o complicados.
- Detección de anomalías: usa IA para escanear grandes cantidades de datos históricos y categorizar patrones con mayor rapidez que los operadores humando, lo que permite identificar problemas y sus causas subyacentes con rapidez y precisión.
- Monitoreo del rendimiento: AIOps salva la brecha de determinar qué recursos subyacentes respaldan aplicaciones modernas específicas, ya que suelen estar divididos por numerosas capas de abstracción. Lo hace gracias a funcionar como una herramienta de monitoreo para el almacenamiento, la virtualización, la infraestructura cloud y la generación de informes sobre parámetros.
- Comprensión de las necesidades de los clientes: ayuda a las empresas a comprender mejor las demandas de sus clientes mediante la recopilación de datos de las interacciones en tiempo real y su uso, con el fin de ofrecer una mejor experiencia al cliente. Así también se pueden modificar los productos en respuesta a los comentarios de los clientes, así como aumentar los niveles de satisfacción del cliente.
- Detección de amenazas: puede ayudar a identificar riesgos de seguridad, anomalías y patrones de actividad maliciosa. Al analizar los datos de registro, el tráfico de la red y los eventos de seguridad en tiempo real, puede responder rápidamente a incidentes, lo que reduce las amenazas y ataques.
- Gestión de la capacidad: también ayuda a las empresas a evaluar las tendencias de uso y predecir los requisitos de recursos para garantizar un rendimiento óptimo y reducir costos.
AIOps vs MLOps
A medida que los entornos de IA se vuelven más complejos, las herramientas tradicionales de gestión de operaciones tienen dificultades para seguir el ritmo de las demandas de la generación de datos cada vez mayor.
Por ello, muchas empresas están confiando en herramientas y estrategias avanzadas como AIOps y MLOps para convertir grandes cantidades de datos en información procesable que pueda mejorar la toma de decisiones y el resultado final.
Como hemos estado analizando a lo largo del artículo, AIOps se refiere a la aplicación de técnicas de IA y ML para mejorar y automatizar varios aspectos de las operaciones de IT. Por ello, está diseñado para aprovechar las capacidades de generación de datos y conocimientos para ayudar a las organizaciones a gestionar pipelines de IT cada vez más complejas.
Por su parte, MLOps es un conjunto de prácticas que combina el ML con la ingeniería de datos tradicional y DevOps para crear una línea de ensamblaje para construir y ejecutar modelos de ML confiables, escalables y eficientes. Ayuda a las empresas a optimizar y automatizar el ciclo de vida del ML de extremo a extremo, la implementación de modelos, la orquestación de estos, el monitoreo del estado y los procesos de gobernanza de datos.
Por ello, MLOps garantiza que todos los involucrados en el proceso (desde científicos de datos hasta ingenieros de software y personal de IT) puedan colaborar, monitorear y mejorar continuamente los modelos para maximizar su precisión y rendimiento.
Tanto AIOps como MLOps son prácticas fundamentales para las empresas y se basan en IA, pero difieren fundamentalmente en su propósito y nivel de especialización en entornos de inteligencia artificial. Mientras que la primera incluye una variedad de iniciativas de análisis e inteligencia artificial que tienen como objetivo optimizar las operaciones de IT; la segunda se ocupa específicamente de los aspectos operativos de los modelos de ML, promoviendo una implementación, monitoreo y mantenimiento eficientes.
Las principales diferencias según IBM son:
Alcance y enfoque
La metodología AIOps están orientada a mejorar y automatizar las operaciones de IT, optimizando y agilizando los flujos de trabajo de las operaciones mediante el uso de IA para analizar e interpretar grandes cantidades de datos de varios sistemas. Aprovechan los macrodatos para facilitar el análisis predictivo, automatizar las respuestas y la generación de información, así como optimizar el rendimiento de los entornos de IT empresariales.
En el otro lado encontramos MLOps, que se centra en la gestión del ciclo de vida de los modelos de ML y tiene como objetivo cerrar la brecha entre los equipos de ciencia de datos y los equipos operativos para que puedan realizar una transición confiable y eficiente de los modelos de ML.
Características de los datos y preprocesamiento
Las herramientas de AIOps manejan una variedad de fuentes y tipos de datos, pero cuyo preprocesamiento suele ser un proceso complicado que implica: procedimientos avanzados de limpieza de datos, técnicas de transformación para convertir formatos de datos dispares en una estructura unificada y métodos de integración para combinar datos de diferentes sistemas y aplicaciones y así obtener una visión holística.
Por su parte, MLOps se centra en datos estructurados y semiestructurados y utiliza métodos de preprocesamiento como: ingeniería de características para crear variables de entrada significativas, técnicas de normalización y escalamiento y métodos de aumentos de datos para mejorar los conjuntos de datos de entrenamiento.
Componentes principales
AIOps se basa en análisis basados en Big Data, algoritmos de ML y otras técnicas impulsadas por IA para rastrear y analizar continuamente los datos de ITOps. Este proceso incluye actividades como detección de anomalías, correlación de eventos, análisis predictivo, procesamiento de NLP.
MLOps implica una serie de pasos que ayudan a garantizar la implementación, reproducibilidad, escalabilidad y observabilidad de los modelos de ML. Esto incluye una gran variedad de tecnologías (macros, canales de datos, CI/CD, Kubernetes, sistemas de control de versiones, etc.) que optimizan el ciclo de vida del modelo.
Desarrollo y despliegue
AIOps integra modelos analíticos y estadísticos en los sistemas de IT existentes para mejorar sus funciones y rendimiento.
Por su parte, MLOps prioriza la gestión integral de los modelos de ML, utilizando canales de CI/CD para automatizar los procesos de mantenimiento predictivo e implementación de modelos. Así se puede centrar en la actualización y reentrenamiento de los modelos a medida que se disponen de nuevos datos.
Usuarios principales y partes interesadas
Los principales usuarios de las tecnologías AIOps son los equipos de operaciones de IT, administradores de red y profesionales de DevOps y DataOps, los que se benefician de una visibilidad mejorada, la detección proactiva de problemas y la rápida resolución de incidentes.
Las plataformas de MLOps tienen como usuarios principales a los científicos de datos, ingenieros de ML, equipos de DevOps y personal de ITOps que se benefician de la automatización y optimización de los modelos, así como de la rápida obtención de valor de las iniciativas de IA.
Seguimiento y ciclos de retroalimentación
Las soluciones de AIOps se centran en la supervisión de los KPIs en todas operaciones de IT, incorporando los comentarios de los usuarios para iterar y perfeccionar los modelos y servicios analíticos. Esto hace que los equipos puedan identificar y resolver problemas rápidamente.
Por su parte, la monitorización de MLOps requiere que los equipos realicen un seguimiento continuo de métricas, como la precisión, exactitud, recuperación y desviación de los datos. En función de estas métricas, las tecnologías MLOps actualizan continuamente los modelos de ML para corregir problemas de rendimiento e incorporar cambios en los patrones de datos.
Casos de uso y beneficios
AIOps ayuda a las empresas a aumentar la eficiencia operativa y reducir costos al automatizar tareas rutinarias que permiten liberar a los trabajadores para que se concentren en iniciativas de IA más estratégicas. También encuentran y solucionan problemas antes de que provoquen tiempos de inactividad o afecten a la experiencia del usuario.
La tecnología MLOps ayuda a acelerar el tiempo de comercialización de los modelos de ML, aumentar la colaboración entre equipos y ampliar las iniciativas de IA en toda la organización. También ayuda a mantener los estándares de cumplimiento y gobernanza de los datos y sus casos de uso son muy amplios y escalables a distintas industrias.
Soluciones AIOps
El futuro del AIOps es muy prometedor. Según un informe de The Insight Partners, se prevé que el mercado global de plataformas AIOps aumente de 4.900 millones de dólares en 2023 a 46.200 millones en 2031.
Se espera que ayude a las empresas a mejorar sus operaciones de IT al minimizar el ruido, facilitar la colaboración, ofrecer visibilidad total e impulsar la gestión de estos servicios. Tiene el potencial de acelerar la transformación digital al ofrecer a las compañías una infraestructura más ágil, flexible y segura. Además, se espera que madure y gane aceptación en el mercado, lo que se traducirá en una incorporación generalizada a las iniciativas DevOps para automatizar las operaciones de infraestructura.
En Plain Concepts aplicamos Machine Learning y capacidades de predicción en las operaciones de IT y los entornos DevOps para lograr observabilidad, conocimientos y prevención de riesgos en tiempo real.
Te ayudaremos a entender y sacar el máximo partido de la tecnología en los complejos entornos de IT actuales, encontrando el equilibrio entre estabilidad, velocidad y agilidad. Adoptamos un enfoque proactivo que, gracias al impulso del AIOps, podrás gestionar el volumen, variedad y velocidad de los datos:
- Controla actividades en tiempo real
- Detecta y aborda los problemas antes de que afecten a la compañía
- Libera a tu personal de IT para que se puedan centrar en tareas de mayor valor y complejidad
- Mejora la productividad e impulsa la capacidad para innovar
- Mejora el rendimiento y la satisfacción de tus usuarios
¡No esperes más y únete ya a la revolución del IAOps!
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