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La Inteligencia Artificial para Operaciones de TI (AIOps) utiliza los datos y el aprendizaje automático para mejorar y automatizar la gestión de servicios de TI y así dar agilidad a las empresas y ser plataforma de innovación.
En la «Guía de mercado para plataformas AIOps», Gartner proyecta que «para 2024, el 40% de los equipos DevOps aumentarán las herramientas de monitoreo de aplicaciones e infraestructuras con capacidades de plataformas AIOps» y también afirma que: «No hay futuro de las operaciones de TI que no incluya AIOps».
AIOps es fundamental para las empresas ya que es el resultado de la evolución de la Inteligencia Artificial aplicada a diferentes entornos.
De hecho, Clayton Donley, vicepresidente y gerente general de Broadcom comenta que “Mucho antes de que Gartner acuñara el término «AIOps» en 2017, las organizaciones buscaban anomalías en sus datos con algoritmos que utilizaban técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial. El continuo aumento en el crecimiento de los volúmenes de datos solo aceleró la práctica, ya que las empresas buscaron formas de mejorar la eficiencia y la eficacia de sus operaciones de TI”.
El ejecutivo explicó que si bien los equipos de TI pueden abrumarse con el alto volumen de alertas y KPI´s, el hecho es que cuando se trata de monitoreo de aplicaciones e infraestructura correlacionadas y gestión de incidentes, AIOps es extremadamente valioso para el descubrimiento y la resolución de problemas de TI.
Reducción del tiempo de acción
Cuando se trata de monitoreo, hay una regla de oro: reducir el tiempo medio de resolución. Pero ¿cómo hacerlo en un ambiente donde fluyen más datos, hay más información para analizar y más incidentes que consumen un tiempo valioso?
Las grandes organizaciones con entornos de TI complejos y de misión crítica necesitan visibilidad para comprender los problemas antes de que se conviertan en una bola de nieve. No pueden permitirse sorpresas y necesitan ser capaces de localizar el origen de un problema y el impacto, ya sea que se esté hablando de reemplazar un disco duro o volver a la última versión de la API; sea lo que sea, tienen que ser precisos y actuar con agilidad.
Una gran empresa ahora puede tener miles de aplicaciones para observar. Eso significa examinar una tonelada de datos en diferentes dominios, desde alertas de hardware hasta los sistemas operativos base, pasando por las capas de virtualización y los contenedores. Mientras tanto, los presupuestos de TI siguen reduciéndose. De hecho, un estudio de Enterprise Management Associates estima que casi una cuarta parte de todas las grandes empresas actuales tienen al menos ocho o más herramientas de monitoreo, mientras que algunas tienen hasta 25. Eso aumenta la complejidad.
