' AIOps' o cómo gestionar eficazmente las operaciones de TI mediante análisis avanzados

AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones de TI) tiene el objetivo general de garantizar la disponibilidad del servicio y la optimización de los recursos, ya sean humanos (técnicos de operaciones de TI) o físicos (stock de hardware y su capacidad). Técnicas como el enriquecimiento de tickets, la detección de anomalías o el análisis de causalidad, todas ellas basadas en herramientas avanzadas de análisis ML / AI, son clave para la construcción de herramientas predictivas.

Es fácil imaginar múltiples soluciones para la automatización de procesos, actualmente realizadas manualmente por los equipos de TI, incluyendo la categorización de incidentes, identificación de causa raíz, mantenimiento predictivo, etc. Para estos propósitos, la disponibilidad de datos de calidad es fundamental para asegurar la trazabilidad y la integridad, a través de un datalake adecuadamente estructurado y continuamente actualizado. Cada día son más las empresas que demuestran el impacto significativo que su inversión en AIOps tiene en su negocio independientemente de sus sectores de AIOps (energía, banca, telecomunicaciones ...). AIOps permite el enriquecimiento de la información relacionada con las incidencias y la asignación automática de incidencias al grupo de resolución más adecuado. Esto se logra procesando la información semántica contenida dentro de los tickets registrados, y luego activando el motor de recomendación correspondiente para seleccionar automáticamente el equipo más adecuado para su efectiva resolución. La combinación de datos enriquecidos por eventos y logs registrados a través de diferentes sistemas informáticos (bases de datos, middleware ...), junto con la explotación de técnicas de ML y Big Data, también permite la detección de anomalías, correlaciones entre incidencias, así como la predicción de la cantidad de eventos y sus correspondientes entradas que puedan ocurrir en cualquier momento; todos ellos son elementos clave para el mantenimiento preventivo automático del sistema para evitar futuros errores. Por esta razón, cualquier plataforma AIOps que brinde estas funcionalidades debe incorporar una interfaz de visualización adecuada para permitir el acceso a mayor información (pre y post incidente) para contribuir a una mejor toma de decisiones. Esto separa el rol del supervisor de la complejidad de las tecnologías base de las que dependen estas herramientas.