¿Qué es AIOps?
AIOps es una nueva forma de abordar los requisitos cambiantes de usuarios e IoT para las modernas y complejas redes de campus, sucursales y oficinas domésticas de la actualidad. La visibilidad y la automatización brindan a las organizaciones de TI los conocimientos necesarios para mejorar la eficiencia y mejorar las experiencias de los usuarios.
Información sobre AIOPs
AIOps son las siglas en inglés de «inteligencia artificial para operaciones de TI» y describe los macrodatos, los análisis y el aprendizaje automático que pueden utilizar los equipos de TI para prever y responder rápidamente a las interrupciones de red o incluso evitarlas.
- «AIOps» es un término acuñado originalmente por Gartner en 2017 y hace referencia a la forma en que se gestionan los datos y la información de un entorno de aplicaciones.
- AIOps combina la automatización de las tareas de gestión y supervisión de los expertos en redes con la experiencia de profesionales de TI cualificados para mejorar las eficiencias.
- El uso de la IA/aprendizaje automático permite obtener información de la red y crear perfiles de terminal con fines de seguridad, y proporciona la visibilidad necesaria para garantizar el rendimiento adecuado de las aplicaciones locales y en la nube.
¿Cómo funciona AIOps?
AIOps utiliza la telemetría recopilada de cada red y dispositivo de cliente para crear referencias que ayudan automáticamente a identificar problemas, determinar las causas principales de estos y proporcionar pautas de optimización en tiempo real.
AIOps incluye lo siguiente:
- Macrodatos: datos estructurados y no estructurados que se recopilan en grandes volúmenes.
- Aprendizaje automático: algoritmos que tienen la capacidad de aprender de los cambios que se producen en el entorno y adaptarse a ellos, de tal modo puedan cambiarse o crear algoritmos nuevos que permitan identificar los problemas con mayor antelación y recomendar soluciones efectivas.
¿Por qué AIOps?
Las herramientas de TI tradicionales carecen de la inteligencia y la automatización necesarias para gestionar el drástico aumento de servicios, usuarios remotos, dispositivos IoT, tecnologías de nube y datos nuevos.
AIOps proporciona las siguientes ventajas:
- Permite a los equipos de TI responder a posibles interrupciones de la red e incluso evitarlas antes de que se produzcan.
- Reduce el tiempo medio de resolución (MTTR) para mejorar la eficiencia del equipo de TI.
- Identifica y filtra el ruido para que las operaciones de TI no dediquen tiempo a problemas de baja prioridad.
- Proporciona sugerencias de optimización para mejorar las expectativas en cuanto a red, seguridad y aplicaciones.
¿Cuáles son los casos de uso de AIOps?
En la siguiente tabla se describen los desafíos comunes de la red y cómo AIOps puede resolverlos.
| Reto | Cuál es el problema de las herramientas tradicionales | Cómo lo soluciona AIOps |
|---|---|---|
Mantener el cumplimiento de la configuración de red | La configuración de dispositivos estáticos no se ajusta a las cambiantes necesidades empresariales. | AIOps supervisa constantemente las operaciones de red y recomienda o realiza automáticamente cambios de optimización. |
Satisfacer las cambiantes necesidades empresariales | Las expectativas de nivel de servicio (SLE) deben configurarse manualmente, lo que resulta caro y requiere demasiado tiempo. | Define, supervisa y ajusta automáticamente importantes umbrales de red en función de los cambios en el entorno. |
Resolver los problemas de red rápidamente | Las llamadas al servicio de asistencia son el principal método para identificar problemas, lo cual resulta caro y poco eficiente. | La información preventiva ayuda a identificar los problemas antes de que afecten a los usuarios o a los dispositivos IoT para así disminuir la cantidad de llamadas al servicio de asistencia. |
Replicar problemas intermitentes | Se dedican horas e incluso días a rastrear problemas intermitentes porque son muy difíciles de replicar. | La supervisión automatizada ininterrumpida permite diferenciar los problemas persistentes de aquellos evidentes mediante la detección de datos integrada. |
Complejidad de la red en aumento | La resolución de problemas y la optimización de las tareas consumen el 50 % del tiempo de los equipos de TI. | La información incluye motivos de problemas, análisis de causas principales y recomendaciones de reparación. |
Falta de recursos y capacidades | La falta de recursos y formación son un problema constante. | La información y las funciones de búsqueda están diseñadas para respaldar y mejorar la base de conocimientos del equipo de TI. |
