¿Qué es AIOps?

AIOps es el acrónimo de Inteligencia artificial para operaciones de TI. El término fue acuñado por la firma de investigación Gartner en 2016, como respuesta a la creciente interrelación entre la IA y las operaciones de TI. AIOps incorpora herramientas basadas en inteligencia artificial a las plataformas de observabilidad, aportando mayor conocimiento y eficiencia a los procesos, y reduciendo el costo de las operaciones de TI. El uso de tus datos para entrenar modelos de aprendizaje automático (ML) específicos para TI puede ofrecer un mayor rendimiento, una detección de anomalías más rápida y una resolución de problemas más eficaz, además de permitir una automatización más efectiva.

AIOps para todos

El uso de AIOps en una plataforma de observabilidad puede acelerar la resolución de problemas y la implementación de soluciones en una amplia gama de infraestructuras locales y basadas en la nube. Con la rápida expansión de los sistemas de TI y su distribución, AIOps desempeña un papel clave en hacer que las operaciones de TI sean más eficientes. Por eso, New Relic incorpora la inteligencia aplicada como una característica integrada en cada plan de observabilidad para todos los usuarios con acceso completo a la plataforma: AIOps para todos.

Una evolución natural en la observabilidad

AIOps representa el siguiente paso en la evolución de las operaciones de TI y la observabilidad. Pensemos en cómo la IA se ha integrado sin dificultad en la vida cotidiana, a menudo en formas que no reconocemos de inmediato, por ejemplo, al interactuar con un dispositivo inteligente en el hogar. Con el tiempo, las aplicaciones de IA han avanzado para realizar tareas de reconocimiento complejo de patrones, como identificar rostros en imágenes o detectar con precisión anomalías en procesos de manufactura e imagenología médica.

Hoy en día, los algoritmos de aprendizaje automático, entrenados con diversos conjuntos de datos, sobresalen en la identificación de patrones y en la automatización de soluciones mucho más rápido que la capacidad humana.

¿Por qué la AIOps es importante?

A medida que aumenta la complejidad de operar sistemas de producción, los equipos de software necesitan soluciones más rápidas y efectivas para resolver incidentes. AIOps proporciona la automatización y la inteligencia necesarias para potenciar los flujos de trabajo de gestión de incidentes existentes, y ayuda a los equipos a encontrar y resolver problemas con mayor rapidez. Las soluciones modernas de AIOps priorizan la facilidad de incorporación, aprendizaje y uso, lo que las convierte en una herramienta accesible y valiosa para los equipos que enfrentan demandas operativas crecientes.

Beneficios clave de AIOps

“Hacer más con menos” es un lema en TI desde hace mucho tiempo; por eso, AIOps representa una incorporación clave en una plataforma de observabilidad. AIOps ofrece una serie de beneficios clave: permite que los sistemas funcionen de manera más eficiente, con mayor tiempo de actividad y menores costos, y permite que los ingenieros se puedan enfocar en iniciativas innovadoras, en lugar de dedicarse a rastrear problemas. 

Mejora el rendimiento: con modelos entrenados para análisis predictivos, AIOps puede detectar y resolver problemas de rendimiento con mayor rapidez, garantizando un rendimiento más eficiente.

Reduce el tiempo de inactividad: los análisis predictivos puede identificar problemas antes de que ocurran, así como ayudar a impulsar soluciones automatizadas que mantienen los sistemas en funcionamiento.

Acelera el análisis de causa raíz: la inteligencia aplicada analiza tu telemetría y otros datos aislados para identificar las causas raíz en tiempo real.

Predice resultados con precisión: los modelos de aprendizaje entrenados con tus datos —junto con metadatos e información de TI más amplia y más generalizada— pueden analizar rápidamente y predecir resultados con mayor precisión.

Mejora la colaboración: ampliar el entrenamiento y los datos analíticos más allá de la telemetría permite incorporar conocimientos clave de otros departamentos (como servicio al cliente, análisis y ventas), lo que ayuda a que las operaciones de TI trabajen con mayor eficacia y tomen decisiones más rápidas y fundamentadas en datos. 

Reduce el gasto: AIOps acelera la resolución automatizada de problemas y la implementación de soluciones, lo que ayuda a reducir los costos relacionados con dispositivos especializados (como equipos para monitoreo de red, seguridad y herramientas heredadas de infraestructura de TI), software y el tiempo que los profesionales de TI dedican a tareas manuales. 

Acelera la innovación: con una mayor automatización inteligente en las operaciones de TI, los ingenieros pueden enfocarse en iniciativas e innovaciones más importantes que les permiten anticiparse a amenazas o mejorar la eficiencia. 

¿Qué problemas resuelve AIOps?

A medida que los equipos de software modernizan sus procesos y adoptan tecnologías nativas de la nube, los entornos de TI se vuelven cada vez más complejos. Los equipos deben monitorear un número creciente de microservicios, con cambios de software más frecuentes, más datos operativos distribuidos entre herramientas fragmentadas, más dashboards y más alertas. Esto genera una presión adicional sobre los profesionales de TI, que deben no solo detectar y resolver incidentes con rapidez, sino también prevenir que ocurran. Este ritmo vertiginoso y la diversidad de sistemas y servicios pueden aumentar la fatiga en los equipos de TI.

A medida que aumenta el volumen de datos, también se incrementa el tiempo necesario para diagnosticar y resolver los problemas. Muchos equipos de operaciones de TI se ven atrapados en un ciclo constante de resolución reactiva, apagando incendios en lugar de aplicar estrategias proactivas para prevenir interrupciones o problemas de rendimiento.

La fatiga por alertas es real. Entre alertas constantes y una infinidad de “incógnitas desconocidas”, identificar las señales clave (entre todo el exceso de alertas) sigue siendo un gran desafío. Identificar rápidamente la causa raíz de un incidente —y responder de forma proactiva— incrementa la complejidad. Cada minuto que los equipos de DevOps, SRE y NOC dedican a analizar datos, detectar anomalías o diagnosticar problemas manualmente impacta en los objetivos de nivel de servicio (SLO), la reputación de la empresa y la rentabilidad general.

AIOps ayuda a resolver estos desafíos mediante metodologías impulsadas por IA y entrenadas con tus datos, para detectar problemas de forma proactiva, identificar causas raíz y recomendar o automatizar soluciones. Como resultado, los equipos de TI pueden concentrarse más en la innovación, en lugar de estar apagando incendios en múltiples frentes dentro de la organización. 

¿Cómo funciona AIOps?

AIOps sigue un enfoque estructurado de cuatro etapas que integra la IA en los sistemas tecnológicos para impulsar una mayor eficiencia. Estas etapas, que se implementan de forma secuencial, ayudan a garantizar un despliegue eficaz de AIOps adaptado a tu infraestructura, tus aplicaciones y tus SLO.

Las cuatro etapas clave de AIOps

Las cuatro etapas de AIOps incluyen la recopilación y la selección de datos, el entrenamiento de modelos con tus datos, la creación de soluciones automatizadas que respondan a las predicciones de los modelos y el despliegue para la detección de anomalías.

1. Recopilación de datos: la complejidad de los sistemas de TI modernos, combinada con los SLO de una organización, hace que sea fundamental identificar y recopilar datos útiles para lograr un despliegue exitoso de AIOps. Contar con pocos datos —o con datos inadecuados— da lugar a modelos ineficaces e imprecisos. Con la ayuda de científicos de datos y equipos interfuncionales, seleccionar los datos adecuados permite construir una solución AIOps más efectiva. AIOps integra datos aislados de toda la infraestructura. Estos pueden incluir datos históricos del sistema, eventos, logs, datos de red y operaciones en tiempo real.
2. Entrenamiento de modelos: ¿qué funcionalidades esperas de tu solución AIOps? Los objetivos de tu solución AIOps y la calidad de tus datos determinarán cómo se seleccionarán y entrenarán los modelos. Las áreas clave en las que deberías enfocarte incluyen la escalabilidad proactiva, la seguridad, el rendimiento y la optimización del almacenamiento. Dado que los entornos de TI están en constante evolución, los modelos también deben estar diseñados para que se puedan volver a entrenar y así mantenerse precisos y eficaces.
3. Automatización: los modelos AIOps bien entrenados funcionan mejor cuando se combinan con herramientas y aplicaciones automatizadas que pueden responder a la información valiosa en tiempo real. Estas herramientas permiten que AIOps responda de forma instantánea a los análisis predictivos y a los resultados de los modelos, reduciendo así el trabajo manual repetitivo. Pueden crearse a partir de conjuntos de herramientas de observabilidad existentes o desarrollarse como aplicaciones personalizadas adaptadas a necesidades específicas. 
4. Detección de anomalías: una vez que los modelos se han desplegado, el análisis en tiempo real acelera la detección de anomalías y la respuesta. Los datos de resultados anteriores también pueden incorporarse en bucles de retroalimentación para ayudar a reentrenar los modelos con el tiempo y así mejorar su precisión y eficacia. 

Casos de uso de AIOps

Los equipos de DevOps, SRE y de guardia están aprovechando AIOps principalmente en estos cuatro aspectos:

1. Detectar problemas antes de que ocurran

El primer paso para detectar problemas es identificar posibles fallos en tu software antes de que afecten la experiencia del cliente. Las herramientas de AIOps detectan automáticamente anomalías en tu entorno y envían notificaciones tanto a tu solución de monitoreo como a otras herramientas donde tus equipos colaboran y trabajan, como Slack.

2. Reducir alertas irrelevantes y conectar los puntos

Las herramientas de AIOps ayudan a los equipos a priorizar y centrarse en los problemas críticos correlacionando alertas, eventos e incidentes relacionados, y enriqueciéndolos con contexto a partir de datos históricos u otras herramientas de tu stack. Las herramientas más avanzadas utilizan tanto decisiones generadas por máquinas (como agrupamiento por tiempo, algoritmos de similitud y otros modelos de aprendizaje automático) como decisiones humanas, para suprimir alertas de baja prioridad o poco relevantes, e identificar patrones significativos.

Además, las herramientas de AIOps aportan un contexto valioso al clasificar los incidentes según las cuatro señales doradas de SRE —latencia, tráfico, errores y saturación—, lo que te permite diagnosticar con mayor facilidad la causa raíz de un problema y determinar cómo resolverlo.

3. Hacer llegar las alertas adecuadas a las personas correctas más rápidamente

Las herramientas de AIOps pueden enrutar automáticamente los datos de incidentes hacia las personas o equipos más capacitados para responder. Esto resulta especialmente útil en equipos descentralizados o distribuidos, ya que reduce la cantidad de alertas irrelevantes que se envían a destinatarios incorrectos y acorta el tiempo necesario para dirigir la información clave del incidente a quienes realmente pueden actuar.

Estas herramientas ejecutan modelos de aprendizaje automático que evalúan los datos de tus sistemas de monitoreo y gestión de incidentes, y sugieren a la persona o equipo más adecuado para resolver un problema específico, ya sea porque han enfrentado algo similar anteriormente o porque son expertos en los componentes que están fallando.

4. Resolución automatizada de incidentes

El último paso —y el más importante— para resolver un incidente es, en efecto, solucionar el problema. Las herramientas de AIOps agilizan este proceso al automatizar flujos de trabajo y tareas de resolución, lo que permite abordar el incidente en cuanto ocurre y reducir el tiempo medio de resolución.

A medida que los equipos buscan cerrar la brecha entre la detección, el diagnóstico y la solución de un problema, el alcance de AIOps se expande para solucionar estos desafíos finales del proceso.

Elegir la plataforma de AIOps adecuada

AIOps amplía el valor de tu plataforma de observabilidad al utilizar inteligencia avanzada para automatizar y optimizar las operaciones de TI. Una base sólida comienza con un conjunto completo de herramientas de observabilidad, dashboards y automatizaciones que se adaptan a las necesidades específicas de tu organización. Cuanto más puedas aprovechar la automatización impulsada por IA dentro de los sistemas operativos de TI existentes, más avanzarás en tu camino hacia la AIOps. 

Elegir la solución de AIOps adecuada para complementar tus iniciativas puede ayudarte a incorporar los datos correctos para una gestión más eficaz de las operaciones de TI. Las soluciones de AIOps pueden ser independientes del dominio o específicas de dominio. Una solución de AIOps independiente del dominio recopila datos de toda la organización para abordar una amplia gama de operaciones de TI. En cambio, las soluciones específicas de dominio se enfocan en un conjunto más limitado de datos y están diseñadas para entornos y problemas concretos dentro de un área determinada.

New Relic AI es una solución de AIOps diseñada para ayudar a los equipos de DevOps y SRE a identificar, analizar y resolver problemas de manera más eficiente. Al minimizar tareas repetitivas y que consumen tiempo, y sacar a los equipos del modo reactivo de “apagar incendios”, New Relic AI les permite enfocarse en el trabajo creativo y desafiante de construir y mantener software de alta calidad.

A diferencia de las herramientas tradicionales de gestión de incidentes o las plataformas AIOps centradas en un dominio específico, New Relic AI es independiente del dominio. Aprovecha los datos de monitoreo sin procesar para alimentar sus modelos de aprendizaje automático. Esto permite integrarse fácilmente con entornos y herramientas diversos, y ofrecer flujos de trabajo de respuesta a incidentes inteligentes y con contexto enriquecido.

Gracias a su integración profunda con las herramientas de gestión de incidentes que ya utilizas, New Relic AI aporta inteligencia a tus procesos actuales, lo que garantiza una detección más rápida y una reducción de alertas irrelevantes, sin necesidad de rediseñar por completo tu flujo de trabajo DevOps.