' AIOps' ou como gerenciar eficazmente as operações de TI usando análises avançadas

A AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) tem como objetivo geral garantir a disponibilidade do serviço e a otimização dos recursos, sejam humanos (técnicos de operações informáticas) ou físicos (stock de hardware e sua capacidade). Técnicas como enriquecimento de tíquetes, detecção de anomalias ou análise de causalidade, todas baseadas em ferramentas avançadas de análise de ML / AI, são essenciais para a construção de ferramentas preditivas.

É fácil imaginar múltiplas soluções para automação de processos, atualmente realizadas manualmente por equipes de TI, incluindo categorização de incidentes, identificação de causa raiz, manutenção preditiva, etc. Para esses fins, a disponibilidade de dados de qualidade é essencial para garantir a rastreabilidade e integridade, por meio um datalake adequadamente estruturado e continuamente atualizado. A cada dia, mais e mais empresas demonstram o impacto significativo que seus investimentos em AIOps têm em seus negócios, independentemente dos setores de atuação (energia, bancos, telecomunicações ...). O AIOps permite o enriquecimento de informações relacionadas a incidentes e a atribuição automática de incidentes ao grupo de resolução mais adequado. Isso é obtido através do processamento das informações semânticas contidas nos tickets registrados e, em seguida, ativando o mecanismo de recomendação correspondente para selecionar automaticamente a equipe mais adequada para sua resolução efetiva. A combinação de dados enriquecidos por eventos e logs registrados através de diferentes sistemas de TI (bancos de dados, middleware ...), juntamente com a exploração de técnicas de ML e Big Data, também permite a detecção de anomalias, correlações entre incidentes, bem como a previsão da quantidade de eventos e respectivos ingressos que podem acontecer a qualquer momento; todos os quais são elementos-chave para a manutenção preventiva automática do sistema para evitar erros futuros. Por este motivo, qualquer plataforma AIOps que ofereça essas funcionalidades deve incorporar uma interface de visualização adequada para permitir o acesso a mais informações (pré e pós-incidente) para contribuir para uma melhor tomada de decisão. .Isso separa o papel do supervisor da complexidade das tecnologias básicas das quais essas ferramentas dependem.