Tudo sobre a AIOps

AIOps, sigla em inglês para IA aplicada às operações de TI, é uma abordagem que utiliza machine learning e outras técnicas avançadas para automatizar processos nesse domínio. Ela conta com sistemas inteligentes com capacidade de observação, aprendizagem e ação em tempo real. Isso ajuda as equipes de TI a lidarem com a complexidade, reduzirem o trabalho manual e acelerarem a resposta a incidentes, resultando em decisões mais rápidas e eficazes. 

O volume de dados operacionais em ambientes de TI complexos pode dificultar a identificação e solução velozes de problemas. Os humanos não conseguem processar e organizar esses dados rápido o bastante para acompanhar o ritmo das operações de TI modernas. Além disso, as ferramentas tradicionais de monitoramento, que frequentemente geram notificações redundantes ou irrelevantes, podem causar fadiga de alertas, o que faz com que os avisos importantes passem despercebidos. 

Os atrasos na resposta a incidentes, somados à lentidão da solução manual, elevam o tempo médio de resolução (MTTR) e o risco de inatividade. 

Com a AIOps, esses problemas são minimizados, e as equipes de TI conseguem responder aos incidentes com mais rapidez. Ela incorpora técnicas e algoritmos de machine learning para fazer os sistemas aprenderem grandes quantidades de dados operacionais. A AIOps usa a automação da TI para responder a eventos em tempo real, aumentando a visibilidade e a proatividade do gerenciamento de TI, além de reduzir os custos operacionais.

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Uma abordagem ou plataforma de AIOps coleta grandes quantidades de dados operacionais, aplica algoritmos de machine learning para identificar padrões e problemas, automatiza a correção e aprende com incidentes anteriores. Em outras palavras, com a AIOps, as operações de TI trocam a solução reativa de problemas pelo gerenciamento proativo e inteligente. 

Coleta, processamento e tratamento de dados

Uma plataforma de AIOps coleta, organiza e contextualiza grandes volumes de informações provenientes de redes, aplicações, bancos de dados e diversas outras fontes. Essas informações podem incluir:

• Dados históricos e em tempo real de eventos.
• Monitoramento e métricas de desempenho.
• Registros de aplicação e sistema.
• Dados de configuração e infraestrutura.
• Dados de incidentes e segurança.
• Dados não estruturados e de transmissão.

Depois que a plataforma coleta os dados, ela os consolida em um único local onde podem ser organizados, indexados e tratados. No entanto, na maioria dos ambientes modernos, os dados não são centralizados: eles ficam espalhados por várias plataformas de observabilidade, o que faz da consolidação uma etapa inicial importante. O tratamento envolve identificar e corrigir erros nas informações coletadas para assegurar a confiabilidade do conjunto de dados e dos resultados da análise. Isso pode incluir a remoção de dados duplicados, a correção de classificações incorretas e o preenchimento de informações incompletas.

Aplicação de algoritmos de IA/ML

A AIOps usa o machine learning para encontrar padrões, o processamento de linguagem natural para interpretar fontes de dados e a IA generativa compilar e resumir insights. Interpretar textos não estruturados de várias origens, como registros e tickets, oferece contexto para identificar anomalias em dados antigos e realizar análises de causa raiz (RCAs). Durante esse processo, a IA generativa acelera a correção criando resumos de incidentes objetivos e sugerindo correções específicas. A AIOps também usa a análise preditiva para identificar problemas antes que eles ocorram. Esse método utiliza dados históricos, modelagem estatística, técnicas de mineração de dados e machine learning. 

Resposta e correção automatizadas

Depois que uma plataforma de AIOps identifica incidentes e padrões, as equipes de TI podem incorporar a automação e a orquestração para solucionar problemas com rapidez. A AIOps pode seguir políticas predefinidas para acionar fluxos de trabalho automatizados e autorrecuperáveis, como reiniciar serviços e gerar tickets de incidente. Essa automação torna a resposta a problemas recorrentes escalável e reproduzível, enquanto reduz o tempo de indisponibilidade e a necessidade de intervenções manuais. Ela também possibilita o escalonamento de problemas complexos para revisão humana, à medida que os sistemas continuam aprendendo e aprimorando as próximas respostas. 

Uma abordagem eficaz de AIOps depende da escolha de uma plataforma capaz de consolidar todo o ambiente de TI em uma single source of truth (SSOT). Em muitos casos, as ferramentas de observabilidade isoladas não têm acesso à infraestrutura subjacente onde os problemas se originam. Por isso, é essencial escolher uma plataforma em que seja possível organizar, normalizar e correlacionar os dados de diferentes fontes. Isso ajuda as equipes a coletarem insights úteis e aumenta a eficiência dos fluxos de trabalho de correção.

A AIOps oferece vantagens significativas para as operações de TI, mas também envolve alguns desafios. As organizações enfrentam problemas relacionados ao gerenciamento de dados, expertise e integração, o que pode aumentar o tempo necessário para gerar resultados e afetar o sucesso da solução de AIOps como um todo.

Desafios

• Gerenciamento de dados. Coletar, organizar e tratar os dados para garantir qualidade e consistência é uma tarefa complexa. É difícil separar as informações irrelevantes das relevantes, porque os resultados da AIOps estão diretamente ligados à qualidade das fontes de dados.
• Requisitos de infraestrutura e expertise. Organizações que optam por desenvolver sua própria solução de AIOps precisam ter cientistas de dados na equipe, o que pode representar um obstáculo considerável. Encontrar profissionais com a expertise necessária para projetar e gerenciar uma solução de AIOps costuma levar tempo. Além disso, o custo de capacitar as equipes já existentes pode ser elevado. Se as plataformas e capacidades não forem padronizadas, é difícil treinar a AIOps para lidar com uma infraestrutura dinâmica, já que projetar, construir e gerenciar esses sistemas também pode ser complexo e demorado.
• Resultados tardios. Os sistemas de AIOps são difíceis de desenvolver, implantar e gerenciar. Por isso, leva algum tempo para gerar qualquer retorno sobre o investimento (ROI).
• Integração com sistemas existentes. Para que uma solução de AIOps tenha sucesso, ela precisa ser compatível com a infraestrutura e as ferramentas já existentes. Essa integração pode ser desafiadora, ainda mais em ambientes híbridos ou multicloud.
• Confiança e alinhamento com os stakeholders. As organizações precisam garantir que a IA seja usada com ética, seus métodos sejam transparentes, e as conclusões possam ser validadas. Além disso, definir metas operacionais claras exige consenso entre vários stakeholders, algo que nem sempre é fácil de alcançar.

Esses desafios, que vão do gerenciamento de dados à integração, podem ser assustadores. Mas esses são justamente os tipos de problema que uma plataforma de AIOps madura é capaz de resolver. Ao usar uma solução unificada, as organizações conseguem superar obstáculos comuns de implementação e alcançar benefícios estratégicos. 

Benefícios

• Resolução acelerada e tempo de inatividade reduzido. A AIOps reduz o tempo de inatividade ao detectar e reagir a novos problemas, diminuindo o tempo médio de resolução (MTTR). Para isso, ela identifica as causas principais e automatiza as soluções com rapidez. Essa proatividade cria sistemas autorrecuperáveis que solucionam problemas antes que eles afetem os usuários finais ou produzam interrupções custosas.
• Maior produtividade. Ao automatizar as tarefas manuais e repetitivas, a AIOps reduz os erros humanos e aumenta a eficiência da equipe de TI. Assim, as equipes têm mais tempo para os projetos estratégicos de maior valor, otimizando o uso da infraestrutura e dos recursos humanos.
• Observabilidade e insights aprimorados. A AIOps coleta e correlaciona grandes quantidades de dados de diferentes origens, oferecendo uma visão unificada do ambiente de TI. Ela também usa o machine learning para detectar anomalias, identificar padrões e possibilitar análises preditivas, convertendo dados brutos em insights úteis.
• Redução de custos. Ao evitar interrupções, otimizar a alocação de recursos e aumentar a eficiência da equipe de TI, a AIOps reduz as despesas operacionais e o custo total de propriedade da infraestrutura de TI.
• Experiência aprimorada para clientes e funcionários. Com a AIOps, é possível manter a disponibilidade das aplicações e serviços essenciais, garantindo uma experiência melhor para os clientes. Ela também evita a fadiga de alertas ao enviar às equipes de TI apenas notificações relevantes, o que melhora a motivação e a tomada de decisões. 

Desenvolva uma base confiável de IA com a automação da TI

Você pode usar a AIOps para lidar com vários desafios operacionais de TI. Ao integrar a IA e a automação, você troca a solução reativa de problemas pelo gerenciamento proativo e inteligente da TI.

Gerenciamento de nuvem e infraestrutura

A AIOps é essencial para gerenciar ambientes de TI complexos, como máquinas virtuais (VMs), nuvens híbridas e operações na edge. Ela usa a automação orientada a eventos para responder automaticamente a alertas recorrentes, como picos na unidade central de processamento (CPU) e falhas no serviço da rede. Com a AIOps, as equipes de TI também aprimoram o uso dos recursos, o que reduz os custos e elimina o gerenciamento manual da infraestrutura. 

Otimização da rede e da edge

A AIOps é essencial para melhorar o desempenho da rede e agilizar a resposta das equipes de TI a problemas. Ela oferece insights gerados por IA e automação em toda a rede, como redes com e sem fio, Software-Defined Wide Area Network (SD-WAN), WAN edge, data center e domínios de segurança. Isso inclui a automação das tarefas básicas de solução de problemas de rede e da correção de erros de configuração. Você também pode usar a automação orientada a eventos para acionar a reimplantação de aplicações, até mesmo na edge da rede.

Avaliação do impacto nos negócios e monitoramento da integridade do serviço

Use a AIOps para entender melhor o impacto dos problemas de TI nos serviços empresariais. Como a AIOps coleta e analisa grandes quantidades de dados, ela possibilita que os engenheiros de confiabilidade de site (SREs) monitorem o desempenho das aplicações, do hardware e da infraestrutura de rede. Com mais visibilidade sobre os problemas de desempenho e o impacto deles na atividade do serviço, você pode priorizar os trabalhos de correção com base na gravidade e na relevância.

Segurança e conformidade 

A AIOps melhora sua postura de segurança porque usa a IA para identificar com proatividade possíveis ameaças (como violações de dados) usando a detecção de anomalias e correlação de eventos. Ela também pode tratar desvios de configuração, detectando mudanças e oferecendo contexto sobre riscos e impactos para você priorizar as correções automatizadas. Para manter a governança, você pode validar a automação iniciada pela IA com base em políticas de segurança predefinidas, antes da execução. Isso ajuda a IA a manter a conformidade e aumenta a confiança nos resultados. 

Aplicações específicas do setor

É possível personalizar as soluções de AIOps para atender às necessidades específicas de diversos setores, como serviços financeiros, saúde, telecomunicações e manufatura. Enquanto algumas ferramentas oferecem uma visão abrangente das operações de TI, aplicações voltadas a domínios específicos fornecem insights especializados. Essas aplicações usam modelos de IA treinados com conjuntos de dados específicos do setor para atender a casos de uso e desafios particulares.

Cinco casos de uso da AIOps para o Red Hat Ansible Automation Platform

O objetivo do DevOps é viabilizar melhorias contínuas e graduais em todo o ciclo de vida da aplicação. Por isso, um dos principais desafios para DevOps é a indisponibilidade, e é aí que a AIOps se torna essencial. A AIOps promove a cultura do DevOps ao incorporar a ciência de dados aos processos de desenvolvimento e operações.

Embora o limite entre o DevOps e a AIOps não seja muito bem definido, a AIOps se encaixa perfeitamente em qualquer extremidade dos processos do DevOps:

• No front-end, a AIOps pode consumir grandes volumes de dados da infraestrutura, alertando engenheiros de DevOps sobre problemas no ambiente integrado de desenvolvimento (IDE) ou, até mesmo, corrigindo-os automaticamente.
• Na etapa final, a AIOps consegue solucionar automaticamente problemas de TI redundantes na produção, aprendendo a corrigir os novas falhas que surgem a cada lançamento. 

Assim como o DevOps, a AIOps também depende de um conjunto diversificado de ferramentas e de uma abordagem muito colaborativa para aumentar a velocidade e eficiência das operações de TI. Embora uma plataforma unificada de AIOps possa integrar, analisar e agir em todo o seu ambiente de desenvolvimento e produção, as ferramentas utilizadas variam de acordo com a configuração da sua TI.

Mais informações sobre o DevOps

O Red Hat® Ansible® Automation Platform é uma solução de automação de ponta a ponta que oferece ferramentas e recursos de IA para uma grande variedade de operações de TI. Ele otimiza a entrega da infraestrutura de TI porque automatiza a implantação, a configuração e o gerenciamento de modelos e componentes de infraestrutura. 

Você pode usar o Event-Driven Ansible para transformar dados de observabilidade em ações automatizadas, criando uma infraestrutura autorrecuperável capaz de responder em tempo real às mudanças no ambiente de TI. Você pode combinar essa ferramenta com soluções do Red Hat AI como o Red Hat OpenShift® AI e Red Hat Enterprise Linux® AI para identificar e corrigir problemas automaticamente no momento em que eles acontecem. 

Para aproveitar todos os benefícios da AIOps, é essencial integrar as funcionalidades da automação orientada a eventos do Ansible Automation Platform aos recursos de IA dos nossos parceiros. Use ferramentas de observabilidade como o Splunk, Dynatrace e Datadog para a detecção de anomalias, e o Event-Driven Ansible entrará em ação com base nesses insights. Assim, você maximiza o ROI das ferramentas de observabilidade existentes, diminuindo o MTTR e liberando as equipes das tarefas repetitivas.

Com o Red Hat Ansible Lightspeed, o serviço de IA generativa do Ansible Automation Platform, suas equipes de automação desenvolvem as habilidades necessárias, trabalham com mais inteligência e aceleram a solução de problemas operacionais. Desenvolvedores e operadores podem usar o assistente de programação do Ansible Lightspeed para gerar conteúdo de automação (tarefas, Ansible Playbooks e Ansible Roles) usando prompts em linguagem natural. Treinado com fontes confiáveis de dados da Red Hat, o assistente inteligente Ansible Lightspeed ajuda administradores a realizarem tarefas de onboarding e solução de problemas do Ansible Automation Platform diretamente na plataforma, por meio de uma interface de chat intuitiva.

Transforme a inteligência da IA em ação com o Ansible Automation Platform