O que é AIOps?

AIOps é um acrônimo para Inteligência Artificial em Operações de TI (Artificial Intelligence in IT Operations). O termo foi criado pela empresa de pesquisa Gartner em 2016 em resposta à interseção emergente entre IA e operações de TI. O AIOps integra ferramentas baseadas em IA em plataformas de observabilidade, trazendo maior insight e eficiência aos processos e reduzindo o custo das operações de TI. O uso de seus dados para treinar modelos de aprendizado de máquina (ML) específicos para TI pode proporcionar melhor desempenho, rápida detecção de anomalias e resolução de problemas, além de permitir uma automação mais eficaz. 

AIOps para todos

A utilização de AIOps em uma plataforma de observabilidade pode acelerar a resolução de problemas e a implementação de soluções em uma ampla frota de infraestrutura local e baseada na nuvem. Com o rápido crescimento e distribuição de diversos sistemas de TI, AIOps desempenha um papel fundamental na eficiência das operações de TI. Com isso em mente, New Relic torna a Inteligência Aplicada um recurso integrado para todos os usuários Full Platform, em todos os planos de observabilidade da New Relic — AIOps para todos.

Uma evolução natural na observabilidade

AIOps representa o próximo passo na evolução das operações de TI e observabilidade. Considere como a IA se integrou perfeitamente à vida cotidiana, muitas vezes de maneiras que não identificamos imediatamente — por exemplo, interagindo com um dispositivo doméstico inteligente. Com o tempo, o avanço dos aplicativos de IA permitiu a realização do reconhecimento de padrões complexos, como identificar rostos em imagens ou detectar com precisão anomalias em imagens médicas e processos de fabricação.

Hoje, os algoritmos de aprendizado de máquina, treinados em diversos conjuntos de dados, são excelentes na identificação de padrões e automatização de soluções de modo muito mais rápido do que permitem as capacidades humanas.

Por que o AIOps é importante?

À medida que a complexidade dos sistemas operacionais de produção aumenta, as equipes de software exigem maneiras mais rápidas e eficazes de resolver incidentes. AIOps fornece a automação e a inteligência necessárias para ampliar os fluxos de trabalho de gerenciamento de incidentes existentes, auxiliando as equipes a encontrar e corrigir problemas mais rapidamente. As soluções modernas de AIOps priorizam a facilidade de integração, aprendizado e uso, tornando-as uma ferramenta acessível e valiosa para equipes que enfrentam crescentes demandas operacionais.

Principais benefícios do AIOps

“Fazer mais com menos” tem sido um mantra de TI há muito tempo, tornando o AIOps uma inclusão importante em uma plataforma de observabilidade. O AIOps oferece uma série de benefícios importantes, permitindo que os sistemas funcionem melhor com maior tempo de operação, reduzindo custos e permitindo que os engenheiros concentrem seu tempo em iniciativas inovadoras em vez de rastreio de problemas. 

Melhor desempenho: com modelos treinados para análise preditiva, o AIOps pode encontrar e resolver problemas de desempenho mais rapidamente, permitindo que os sistemas funcionem com mais eficiência.

Redução do período de inatividade: a análise preditiva pode identificar problemas antes que eles aconteçam e ajudar a impulsionar soluções automatizadas que mantêm os sistemas funcionando sem problemas.

Análise rápida da causa-raiz: a inteligência aplicada examina sua telemetria e outros dados isolados para encontrar as causas-raiz em tempo real.

Previsão de resultados com precisão: modelos de aprendizado de máquina treinados com seus dados, juntamente com metadados e informações de TI mais amplos e gerais, podem analisar rapidamente e prever resultados com mais precisão.

Melhor colaboração: expandir o treinamento e os dados analíticos além da telemetria trará insights críticos de outros departamentos (como atendimento ao cliente, análise e vendas), ajudando as operações de TI a trabalhar de forma mais eficaz e a tomar decisões mais rápidas e baseadas em dados. 

Redução de gastos com TI: o AIOps acelera a resolução automatizada de problemas e a implementação de soluções, ajudando a reduzir custos com dispositivos especializados (como ferramentas de monitoramento de rede, hardware de segurança e infraestrutura de TI legada), software e o tempo que os profissionais de TI gastam em tarefas manuais. 

Aceleração da inovação: com maior automação inteligente em operações de TI, engenheiros podem se concentrar em inovações e iniciativas mais importantes que os posicionem à frente de ameaças ou possibilitem a criação de eficiências. 

Quais problemas o AIOps resolve?

À medida que as equipes de software se modernizam e adotam tecnologias nativas da nuvem, os ambientes de TI estão se tornando cada vez mais complexos. As equipes precisam monitorar um número crescente de microsserviços com mais alterações de software ocorrendo mais rapidamente, mais dados operacionais emitidos por ferramentas fragmentadas, mais dashboards e mais alertas. Isso coloca pressão adicional sobre os profissionais de TI para encontrar e corrigir incidentes rapidamente, além de impedir que eles ocorram. O ritmo acelerado e a dispersão de sistemas e serviços podem contribuir para uma maior fadiga das equipes de TI.

À medida que o volume de dados aumenta, também aumenta o tempo necessário para diagnosticar e resolver problemas. Muitas equipes de operações de TI se veem presas em um ciclo constante de resolução reativa de problemas, tapando buracos em vez de implementar estratégias proativas para evitar interrupções ou problemas de desempenho.

O excesso de respostas é real. Entre alertas ruidosos e inúmeros problemas desconhecidos, distinguir sinais críticos de ruídos continua a representar um grande desafio. Identificar rapidamente a causa-raiz de um incidente, e responder proativamente, acrescenta uma camada adicional de complexidade. Cada minuto que as equipes de DevOps, SRE e NOC gastam analisando dados, detectando anomalias ou diagnosticando problemas manualmente impacta os objetivos de nível de serviço (SLOs), a reputação da empresa e a lucratividade geral.

O AIOps ajuda a resolver esses desafios usando metodologias orientadas por IA treinadas com seus dados para detectar problemas proativamente, identificar causas-raiz e recomendar ou automatizar soluções. Como resultado, as equipes de TI podem se concentrar mais intensamente na inovação em vez de tapar buracos em várias frentes de uma organização. 

Como funciona o AIOps?

O AIOps segue uma abordagem disciplinada de quatro etapas que integra IA às tecnologias para gerar maior eficiência. Essas etapas sequenciais ajudam a garantir uma implantação de AIOps eficaz e ajustada à sua infraestrutura, aplicativos e SLOs.

As quatro etapas principais do AIOps

As quatro etapas do AIOps incluem coleta e curadoria de dados, treinamento de modelos com seus dados, criação de soluções automatizadas que respondem às previsões dos modelos e implantação para detecção de anomalias.

1. Coleta de dados: a complexidade dos sistemas de TI modernos, combinada com os SLOs de uma organização, torna essencial identificar e coletar dados úteis para informar uma implantação de AIOps bem-sucedida. Poucos dados, e dados errados, criam modelos ineficazes e imprecisos. Com a ajuda de cientistas de dados e equipes multifuncionais, selecionar os dados certos ajuda a criar uma solução AIOps mais eficaz. O AIOps integra dados isolados em uma infraestrutura. Esses dados podem incluir dados e eventos históricos de sistemas, registros, dados de rede e operações em tempo real.
2. Treinamento de modelo: qual funcionalidade você deseja em sua inteligência AIOps? Os objetivos da sua solução AIOps e a qualidade dos seus dados determinarão como os modelos serão selecionados e treinados. As principais áreas de foco incluem escalabilidade proativa, segurança, desempenho e otimização de armazenamento. Como os ambientes de TI estão em constante evolução, os modelos também devem ser projetados para se reciclarem ao longo do tempo e permanecerem precisos e eficazes.
3. Automação: modelos AIOps bem treinados funcionam melhor quando combinados com ferramentas e aplicativos automatizados que podem responder a insights em tempo real. Essas ferramentas permitem que o AIOps responda instantaneamente a análises preditivas e modele resultados, reduzindo o esforço manual monótono. Tais ferramentas podem ser criadas a partir de conjuntos de ferramentas de observabilidade existentes ou desenvolvidas como aplicativos personalizados adaptados a necessidades específicas. 
4. Detecção de anomalias: depois que os modelos são implantados, a análise em tempo real acelera a detecção e a resposta a anomalias. Dados de resultados anteriores também podem ser incorporados em loops de feedback para ajudar continuamente a retreinar modelos para melhorar a precisão e a eficácia ao longo do tempo. 

Casos de uso para AIOps

Há quatro maneiras principais pelas quais as equipes de DevOps, SRE e de plantão estão colocando o AIOps em uso:

1. Detecção de problemas antes que aconteçam

O primeiro passo para detectar problemas é identificar possíveis disfunções no seu software, antes que elas afetem a experiência do cliente. As ferramentas de AIOps detectam automaticamente anomalias no seu ambiente e acionam notificações para sua solução de monitoramento, bem como para outras ferramentas nas quais suas equipes colaboram e realizam tarefas, como o Slack.

2. Redução do ruído e conexão de informações

As ferramentas de AIOps ajudam as equipes a priorizar e colocar o foco em problemas críticos correlacionando alertas, eventos e incidentes relacionados e enriquecendo-os com contexto de dados históricos ou outras ferramentas em seu stack. As ferramentas mais avançadas utilizam decisões geradas por máquinas (por exemplo, agrupamento baseado em tempo, algoritmos de similaridade e outros modelos de ML) e também decisões geradas por humanos para suprimir alertas ruidosos ou de baixa prioridade e identificar padrões significativos.

As ferramentas de AIOps também fornecem contexto valioso ao classificar incidentes com base nos quatro sinais clássicos de SRE — latência, tráfego, erros e saturação — para que você possa diagnosticar mais facilmente a causa-raiz de um problema e determinar como resolvê-lo.

3. Envio de alertas para as pessoas certas mais rapidamente

As ferramentas de AIOps podem encaminhar automaticamente dados de incidentes para os indivíduos ou equipes mais preparados para responder a eles. Principalmente em equipes descentralizadas e distribuídas, isso reduz o número de alertas ruidosos enviados às pessoas erradas e diminui o tempo necessário para encaminhar dados críticos de incidentes para as pessoas certas.

Ferramentas de AIOps executam modelos de ML para avaliar dados de suas ferramentas de gerenciamento e monitoramento de incidentes e sugerir uma pessoa ou uma equipe que possa resolver um problema específico mais rapidamente, porque já viram algo semelhante no passado ou são especialistas nos componentes específicos que estão falhando.

4. Correção automatizada de incidentes

O último e mais crítico passo na resolução de incidentes é o conserto do problema. As ferramentas de AIOps simplificam esse processo ao automatizar fluxos de trabalho e tarefas de correção para resolver o incidente quando ele ocorre e reduzir o tempo médio de resolução.

Conforme as equipes buscam fechar as lacunas entre a detecção de um problema, seu diagnóstico e sua correção, o escopo do AIOps aumenta para resolver esses desafios da última etapa.

Selecionando a plataforma AIOps correta

O AIOps amplia o valor da sua plataforma de observabilidade usando inteligência de TI avançada para automatizar e otimizar as operações. Uma base sólida começa com um conjunto rico de ferramentas de observabilidade, dashboards e automações que se adaptam às necessidades exclusivas da sua organização. Quanto mais você puder aproveitar a automação viabilizada por IA dentro dos sistemas operacionais de TI existentes, mais você progredirá em sua jornada de AIOps. 

Escolher a solução AIOps certa para complementar suas iniciativas pode ajudar a incluir os dados certos para um gerenciamento de operações de TI mais eficaz. As soluções de AIOps podem ser desvinculadas ou específicas de um domínio. Uma solução AIOps desvinculada de domínio reúne dados de toda a sua organização para abordar uma ampla gama de operações de TI. Soluções específicas de domínio se concentram em um conjunto mais restrito de dados e são ajustadas aos ambientes e problemas específicos dentro de um domínio específico.

New Relic AI é uma solução AIOps projetada para ajudar equipes atarefadas de DevOps e SRE a identificar e resolver problemas com mais eficiência. Ao minimizar tarefas repetitivas e demoradas e tirar as equipes do modo reativo de "tapa-buracos", New Relic AI permite que sua equipe se concentre no trabalho criativo e desafiador de desenvolver e manter um ótimo software.

Diferentemente das ferramentas tradicionais de gerenciamento de incidentes ou plataformas AIOps centradas em um domínio, New Relic AI é independente de domínio, aproveitando dados brutos de monitoramento para alimentar seus modelos de aprendizado de máquina. Isso permite que ele se integre perfeitamente a diversos ambientes e ferramentas, proporcionando um fluxo de trabalho de resposta a incidentes inteligente e rico em contexto.

Ao se integrar profundamente com as ferramentas de gerenciamento de incidentes que você já usa, New Relic AI traz inteligência aos seus processos atuais, garantindo detecção mais rápida e redução de ruídos sem exigir uma revisão completa do seu fluxo de trabalho DevOps.