As vantagens (e os desafios) de hiperautomação de AIOpps
Para começar, vamos deixar algo bem claro: a automação não é vilã e nem mocinha. A realidade é que ela está aí e, sim, vai mudar alguns mercados, afetando direta ou indiretamente profissões. A automação, tanto pode ser uma solução rápida para questões operacionais, como um caminho fácil para reduzir custos. Qualquer que seja a opção, ela não é tão simples como essas representações sugerem.
No entanto, a automação é, cada vez mais, fundamental, principalmente, em um cenário no qual empresas de todos os portes e segmentos estão se digitalizando. Esse movimento levou à proliferação de dados estruturados e não-estruturados em um volume que, em um primeiro momento, pode ser considerado intimidador. Porém, com inteligência artificial e ferramentas automatizadas, as empresas podem analisar e tirar proveito de todos os dados, inclusive os não-estruturados, transformando-os em informações fundamentais e relevantes para os negócios.
A automação contribui para isso e também para um melhor uso do tempo, fortalecendo a concentração das pessoas nas tarefas que realmente importam. Quando usada de maneira inteligente, ela pode contribuir para que os profissionais sejam mais produtivos e capacitados.
Nesse contexto, o AIOps emerge como o uso de inteligência artificial para operações de TI, uma vez que acelera e automatiza a resolução de problemas em ambientes de TI modernos e complexos. Ou seja, trata-se da implementação de IA para aprimorar operações de tecnologia da informação, a partir da adoção de recursos de big data, análise de dados e machine learning para realizar as tarefas como coletar e agregar os grandes e, cada vez maiores, volumes de dados de operações, gerados por vários componentes, aplicativos e ferramentas de monitoramento de desempenho da infraestrutura de TI.
O AIOps também é usado para filtrar de maneira inteligente ‘sinais’ do ‘ruído’ com objetivo de identificar eventos e padrões significativos relacionados a problemas de desempenho e de disponibilidade do sistema. E, ainda, para diagnosticar causas raiz e relatá-las ao departamento de TI para resposta e remediação rápida — ou, em alguns casos, resolver automaticamente esses problemas sem intervenção humana.
Projetos de automação podem ter múltiplos objetivos. A IBM diz que eles podem ser implementados rapidamente; que têm uma boa relação custo-benefício, quando usando soluções de software em nuvem; que são aplicáveis a praticamente todos os negócios; criam um valor persistente futuramente; e são capazes de interagir entre si, assim como de se desenvolver uns sobre os outros para multiplicar os efeitos positivos.
Entre os exemplos de uso estão aprovações de solicitações de reembolso, roteamento de solicitações de clientes, atualizações de informações de clientes, upload de dados remotos, verificação de conformidade em vendas no varejo e atender às expectativas do cliente quanto à velocidade e à qualidade.
Tendência
Para entender por que se aposta que AIOps seja o futuro do gerenciamento de operações de TI, é preciso analisar o cenário atual das empresas. A maioria das organizações está mudando de uma infraestrutura tradicional de sistemas físicos estáticos e separados para uma combinação dinâmica de ambientes on-premises, de nuvem gerenciada, de nuvem privada e de nuvem pública, executando em recursos virtualizados ou definidos por software que escalam e reconfiguram constantemente.
Essa combinação gera um tsunami de dados que não para de crescer. Soluções tradicionais de gerenciamento de tecnologia da informação, com base em domínio, não conseguem acompanhar o volume e não conseguem classificar de forma inteligente os eventos significativos em meio às quantias enormes de dados circundantes. Também não conseguem correlacionar dados entre ambientes diferentes, mas interdependentes. Assim, não oferecem o insight em tempo real e a análise preditiva que as equipes de operações de TI necessitam para responder aos problemas de negócio de maneira rápida o suficiente para atender às expectativas de nível de serviço ao usuário e ao cliente.
A combinação de big data, machine learning e automação de AIOps nasce para endereçar todos esses desafios e dar visibilidade aos dados de desempenho e às dependências em todos os ambientes. O AIOps analisa dados para extrair eventos significativos relacionados às lentidões ou às interrupções, bem como alerta automaticamente a equipe de TI sobre os problemas, suas causas raiz e as soluções recomendadas. Isso resulta em vários benefícios, que vão da redução do tempo médio de resolução (MTTR) e migração do gerenciamento reativo para proativo para preditivo até a modernização das operações e da equipe de TI.
Explicando melhor, ao cortar por meio dos ruídos das operações de TI e correlacionar dados de operações de vários ambientes de TI, o AIOps consegue identificar as causas raiz e propor soluções com mais rapidez e precisão do que humanamente possível. Isso permite que as organizações definam e alcancem objetivos de MTTR anteriormente impensáveis. O AIOps também melhora a identificação de alertas ou sinais menos urgentes que correlacionam com situações mais urgentes. Isso significa que ele pode fornecer alertas preditivos para permitir que as equipes de TI abordem possíveis problemas antes que eles causem lentidões ou interrupções.
Além disso, em vez de serem bombardeadas com todos os alertas de todos os ambientes, as equipes de operações AIOps somente recebem alertas que atendem específicos limiares ou parâmetros de nível de serviço, completos com todo o contexto necessário para fazer o melhor diagnóstico possível e tomar a melhor e mais rápida solução corretiva. Quanto mais o AIOps aprende e automatiza, mais ele ajuda no funcionamento contínuo das operações com menos esforço humano, e mais sua equipe de operações de TI pode se concentrar em tarefas com maior valor estratégico para o negócio.
Como endereçar a automação por AIOps
As companhias buscam maneiras mais rápidas de inovar e com custo operacional reduzido. Para isso, devem transformar as operações de TI (ITOps) em um cenário que muda constantemente — e uma solução de AIOPs fornece a visibilidade dos dados de desempenho e das dependências necessárias nos ambientes para esta tarefa.
Combinar IA e a automação leva gerentes de ITOps e engenheiros de confiabilidade de site (SREs) a lidar com o gerenciamento e a correção de incidentes. Ao substituir diversas ferramentas de operações de TI manuais e separadas por uma plataforma de operações de TI única, inteligente e automatizada, o AIOps possibilita que as equipes de operações de TI respondam rápida e proativamente às lentidões e às interrupções com muito menos esforço.
A automação por AIOps é suportada, por exemplo, pelo IBM Cloud, que permite o desenvolvimento e a implementação em arquiteturas multicloud e de TI existentes, e por soluções AIOps da IBM, que levam a novas eficiências para as operações de TI ao fornecer uma visibilidade centralizada sobre todos os ambientes, de modo que suas equipes de operações possam diagnosticar problemas e resolver incidentes mais rapidamente.
Para completar, o Cloud Pak for AIOps proporciona a redução do custo operacional e transforma as operações de TI (ITOps) com uma solução de AIOPs, fornecendo, assim, visibilidade dos dados de desempenho e das dependências nos ambientes. Diferentemente de outras plataformas, esta é única e une automação de negócios e de TI.
De acordo com a IBM, AIOPs preenche a lacuna entre, de um lado, um cenário de TI cada vez mais complexo, dinâmico e difícil de monitorar e, por outro lado, as expectativas do usuário por pouca ou nenhuma interrupção no desempenho e na disponibilidade do aplicativo.
Para resolver o desafio de muitos sistemas de TI e diversas tecnologias de monitoramento, mas nenhuma visibilidade centralizada ou capacidade de responder a alarmes e alertas de maneira coordenada e sistemática, o conselho regional de Blekinge, da Suécia, apostou na Compose Operation Platform com base no aplicativo Watson AIOps Event Manager. O conselho supervisiona a saúde, o atendimento odontológico público, o tráfego e o transporte público, além do desenvolvimento regional, da cultura e da educação do Condado de Blekinge, no sul da Suécia.
A Compose Operation Platform com a solução Watson AIOps Event Manager fornece uma visualização consolidada dos sistemas de TI da região em diversos ambientes. Os recursos de IA e machine learning ajudam a fornecer insights acionáveis e a solução agrupa automaticamente eventos relacionados ao mesmo problema a fim de fornecer contexto para uma resolução mais rápida.
No caso do conselho regional de Blekinge, a solução Watson AIOps possibilitou que a região monitorasse e visualizasse muitas origens de informações variadas, fornecendo uma grande quantidade de informações sobre diversos sistemas. Os módulos Compose Collection ajudaram a classificar essas informações, determinando quem vê quais alertas.
Com a solução, estabeleceu-se um sistema coordenado de monitoramento e gerenciamento de eventos e adquiriu uma visualização abrangente e a habilidade de monitorar os seus diversos sistemas de TI centralmente. Para Markus Carlsson, head de Professional Services da IBM Business Partner Compose IT Nordic AB, o “Watson AIOps é realmente eficiente em coletar informações de muitas fontes diferentes e centralizar essas informações em somente um local”.
Saiba mais
https://www.ibm.com/br-pt/cloud/cloud-pak-for-watson-aiops
https://www.ibm.com/account/reg/br-pt/signup?formid=urx-50546
