Si no sabes lo que es AIOps te estás perdiendo algo importante

Seguro que has oído hablar de Big Data y de las enormes oportunidades que surgen cuando se analizan esos montones de datos almacenados. Demos un paso más y apliquemos inteligencia artificial a la ecuación y llegaremos a AIOps, que no es otra cosa que el uso de algoritmos avanzados y técnicas de inteligencia artificial para analizar big data aplicado a las operaciones, algo que redefinirá la manera en que la infraestructura es gestionada.

AIOps permite alejarse de la administración de operaciones en silos y proporciona información inteligente que impulsa la automatización y la colaboración para la mejora continua. Es decir que AIOps “aprovecha el big data, el análisis de datos y el aprendizaje automático para proveer información y lograr un mayor nivel de automatización”, haciendo que los equipos de Operaciones de TI no necesiten depender tanto de operadores humanos para las tareas de administración que el software y la infraestructura modernas requieren.

AIOps ayudará en la adopción de tecnologías complejas y según Forbes su influencia en las operaciones de TI se manifestará de cinco maneras diferentes, empezando por la capacidad de planificación. Partiendo de la premisa de que a pesar de que la capacidad de planificación es más dinámica gracias al cloud, aún sigue siendo complicado mapear cargas de trabajo hacia los servidores y configuraciones de VM correctos, algo que se solucionaría aplicando Inteligencia artificial; “después de ejecutar la carga de trabajo en su estado pico, AIOps puede recomendar el tipo de familia de instancia correcta, las opciones de almacenamiento, la configuración de red e incluso el rendimiento IO de almacenamiento”, explica Forbes, asegurando que es cuestión de tiempo que los proveedores de cloud integren capacidades basadas en IA en sus ofertas IaaS.

Un segundo caso de uso de IAOps tiene que ver con la utilización de recursos. Explicando que el cloud ha traído la elasticidad a la infraestructura, ajustando el consumo de CPU y escalando las operaciones en ventanas de tiempo específicas, con AIOps, los administradores confiarán en el escalado predictivo en el que la infraestructura se ajusta de forma inteligente a sí misma en función de los datos históricos, aprendiendo a reconfigurarse en función del patrón de utilización actual y previsto.

AIOps no se limita a calcular recursos por sí solo. El almacenamiento y la red también se verán afectados por la aplicación de AI a las operaciones. Al llevar Inteligencia a las operaciones de almacenamiento, tareas mundanas como calibrar discos y reconfigurarlas son automatizadas, además, a través del análisis predictivo, la capacidad de almacenamiento se ajusta automáticamente al agregar nuevos volúmenes de forma proactiva.

El cuarto caso de uso enumerado por Forbes está relacionado con la detección de anomalías: AIOps puede detectar anomalías casi en tiempo real a partir de los datos que se originan en varias capas de la pila de tecnología, previniendo potenciales interrupciones y cortes de energía a los que se enfrenta la infraestructura.

AIOps también tiene un papel que jugar en la mejora de la seguridad, ya que mediante la aplicación de algoritmos y heurísticas de aprendizaje automático, se pueden detectar y evitar anomalías y eventos de riesgo.