Precisamos falar sobre AIOps

AIOps é um termo para o uso de ferramentas complexas de gerenciamento de infraestrutura e de monitoramento de soluções em nuvem para automatizar a análise de dados e operações DevOps de rotina. Uma fala das ferramentas de monitoramento de sistemas construídos a alguns anos atrás é que elas não foram feitas para atender as demandas de Big Data (3 V’s - Volume, variedade e velocidade), também não podendo lidar com o grande volume de dados recebidos, conseguir processar toda a variedade de dados ou permanecer no mesmo nível da velocidade de entrada. De modo geral essas soluções precisam dividir os dados em partes, separar o que é realmente importante e cortar o que é desnecessário, focando em grupos de amostras estatísticas em vez de lidar com toda a integridade dos dados. Importante é que, alguns padrões importantes podem não ser vistos e totalmente excluídos da fase de visualização (análise) tornando o processo totalmente inútil, como se a análise de BigData não pudesse produzir insights. AIOps utiliza análise e aprendizado de máquina para analisar BigData de várias ferramentas e dispositivos de operação, sendo capaz de identificar automaticamente e reagir a problemas em tempo real. Vamos pensar no AIOps como uma integração contínua e implantação contínua para as principais funções de TI, focando em dois componentes principais: BigData e Machine Learnig. AIOps requer um afastamento dos dados de TI em silos. Ele usa uma estratégia abrangente de análise e aprendizado de máquina em relação aos dados combinados. Os resultados são insights inteligentes que usam a automação para fornecer melhorias e correções contínuas.

Mas porque AIOps?

Já não é mais um opção, tem se tornado uma necessidade para empresas com ambientes dinâmicos e complexos. Com o aparecimento da nuvem, arquiteturas distribuídas, containers e até microsserviços já é visível o aumento da sobrecarga de dados.

AIOps em cena

Processar todos os dados gerados pela máquina de entrada a tempo não é humanamente possível, é claro. No entanto, este é exatamente o tipo de tarefas que os algoritmos de inteligência artificial, se destacam. A única questão restante é a seguinte: como colocar essas ferramentas de machine learning em um bom trabalho no dia a dia? Exemplos: TODOS os dados rapidamente: Um modelo machine learning pode ser treinado para processar todos os tipos de dados gerados por seus sistemas. Se um novo tipo de dados precisar ser adicionado - um modelo pode ser ajustado e re-treinado com relativa facilidade, mantendo o desempenho sempre alto. Isso garantirá a integridade e fidelidade dos dados, resultando em uma análise abrangente e resultados tangíveis. Análise aprofundada de dados: Quando todos os dados são analisados, os padrões ocultos surgem e insights acionáveis ​​se apresentam. O pessoal de DevOps podem, então, distinguir a necessidade de ajustes de infraestrutura para evitar os gargalos de desempenho com sugestões específicas baseadas em dados para otimização da infraestrutura e melhoria das operações. Automação de tarefas rotineiras: Quando os padrões de eventos são identificados, ações automáticos podem ser definidas. Assim, quando as estatísticas mostram que certos eventos sempre levam a um resultado particular (negativo) e que certas ações devem ser executadas para corrigir o problema, a equipe de DevOps podem criar esses tipos de ações e automatizar as respostas a tais eventos. Transformação digital: Pode ajudar a agregar mais valor aos negócios economizando muito esforço e tempo o aproveitando para a inovação. AIOps pode ajudar sua organização a obter visibilidade de ponta a ponta em infraestrutura de aplicativos.

DevOps Inteligente: Com a equipe de DevOps, para cada IC / CD que você cria hoje, você precisará implementar uma ação automatizada como parte de seu pipeline. Com a automação inteligente de códigos, pode monitorar a implantação de métricas de integridade e invocar reversões de detecção de problemas rapidamente.

Implementação mais rápida: o AIOps pode implementar ações automatizadas como mecanismos de resposta para eventos conhecidos com a lógica do negócio incorporada. Sendo que uma boa parte das organizações que tem problemas de monitoramento gastam em média uma hora reparando problemas de desempenho.

Visibilidade: AIOps ajuda a aumentar a visibilidade em infraestrutura empresarial, de informações, de rede e de operações.

Recomendações baseada em dados: fornece recomendações orientada por dados, baseadas tanto em dados históricos quanto em tempo real que auxilia na realização de um processo de tomada de decisões.

VALOR: AIOps agrega valor que inclui gerenciamento completo de alertas, automação, machine learning, correlação, monitoramento de microsserviços, gerenciamento de dados, análise avançada em tempo real e monitoramento de dados em pilha completa. Também podemos incluir a redução de uma grande parte do ruído de alerta, a eliminação de erros humanos, governança melhor centralizada, redução significativa de custos, ampla coleta de dados, experiência do usuário moderna e aumento rápido do tempo para valorização.

Quais os benefícios as empresas podem ter com o AIOps?

Bom, podemos pensar nos seguintes resultados: disponibilidade ininterrupta do produto, resolução preventiva de problemas, remoção de silos de dados e correção de causa raiz, automação de tarefas rotineiras, melhora a colaboração (neste último caso é pois a análise profunda de logs ajuda a mostrar o impacto das decisões e avaliar a eficiência das estratégias adotadas).

Será que é hora de começar a usar estratégicamente as plataformas de AIOps? O objetivo final das soluções de AIOps é tornar a vida melhor para os seus profissionais, no meio da transformação digital, já existe empresas que devem estar usando métodos avançados para expandir o DevOps. Como podemos ver, as ferramentas e soluções AIOps podem ter um amplo benefício, e ainda não existe nenhum truque de marketing para a “venda” de soluções de AIOps. Mas também empresas inovadoras já estão aplicando seus esforços na combinação de algoritmos de inteligência artificial, diversos modelos de machine learning e sistemas DevOps para oferecer as soluções de ponta em monitoramento. A aplicação dessas práticas resulta em uma experiência do cliente tremendamente melhor, menor tempo de comercialização dos produtos, uso mais eficiente da infraestrutura e melhor colaboração dentro da equipe. Até mesmo esses inovadores não têm uma solução pronta para uso disponível para suas necessidades e precisam criar esses sistemas usando ferramentas mais conhecidas de DevOps. O importante é termos as ideias, o nível de habilidades de gerenciamento de infra-estrutura necessárias para implementá-la excedendo em muitas habilidades das empresas comuns.