As operações em TI estão cada vez mais complexas e isso é reflexo de como as novas tecnologias são implementadas de maneira assertiva nesse setor. O que antes era só a “área da informática”, hoje é ramificada em diversos segmentos, cada qual com sua especialização. E, para que tudo possa funcionar de maneira fluida, existem processos dentro dessa operação, como a AIOps (Inteligência Artificial para Operações de TI).
Não só a AIOps, como também a DevOps, MLOps, DataOps, SRE, entre outros conceitos que podemos citar para dar dimensão à importância das operações de TI. E essas operações existem para dar conta dos principais gargalos da gestão em TI, como a gestão de custos operacionais e a atualização das ferramentas e softwares mais modernos.
Aliás, os maiores problemas em TI, aqueles que geram verdadeiros prejuízos financeiros para a empresa, podem acontecer quando os processos não são seguidos da forma correta.
Por conta disso, entenderemos quais os princípios da AIOps, bem como suas principais aplicações e benefícios para uma gestão em TI eficiente.
O que é AIOps?
A aplicação AIOps é um modelo de trabalho que emprega a inteligência artificial e o aprendizado de máquina para aprimorar, automatizar e aprimorar as atividades de TI, seja por meio de uma aplicação, software, dashboard, entre outros. Devido à presença de inteligência artificial na operação, é viável estimar a capacidade analítica que esse modelo é capaz de realizar em um curto espaço de tempo.
Em vez de depender apenas de processos manuais e monitoramento reativo, a AIOps permite uma escalabilidade na operação, direcionando o foco das equipes de TI para a resolução de problemas a partir dos dados analisados pela ferramenta.
É como se essa IA atuasse como um integrante da equipe, fazendo o seu papel de facilitador da operação. Essa abordagem não apenas pode aumentar a produtividade, mas também ajudar a reduzir custos operacionais e o tempo de inatividade.
Quais as principais aplicações de AIOps em TI?
A AIOps oferece diversas utilidades que facilitam as operações de TI, ajudando a gestão em TI no gerenciamento de projetos. Algumas das funções mais relevantes incluem:
Automação de processos repetitivos
A automação é um dos principais benefícios da AIOps, responsável por atividades como atualizações de sistemas, backups e verificação de conformidade. Ao minimizar o risco de erros humanos, a AIOps permite que os profissionais se concentrem em tarefas mais estratégicas e complexas, otimizando a operação de TI.
Monitoramento preditivo
A AIOps utiliza algoritmos avançados para prever falhas antes que elas ocorram. Isso é feito com base em padrões de uso, comportamento dos sistemas e dados históricos, o que contribui para uma operação de TI mais proativa e menos suscetível a interrupções.
Detecção de anomalias em tempo real
A AIOps consegue analisar grandes volumes de dados em busca de sinais de comportamento anormal ou desvios no desempenho, permitindo que as equipes de TI detectem e corrijam problemas antes que eles impactem o ambiente operacional.
Resolução automatizada de incidentes
Além de identificar problemas, a AIOps pode resolvê-los automaticamente em muitos casos. Isso permite que incidentes menores sejam resolvidos sem a intervenção humana, enquanto as equipes de TI focam em desafios mais complexos, melhorando a agilidade da operação.
Análise de Causa Raiz (Root Cause Analysis – RCA)
A AIOps facilita a Análise de Causa Raiz, correlacionando eventos de múltiplas fontes para identificar rapidamente a origem de falhas e sugerir soluções. Esse processo acelera a identificação e resolução de incidentes, resultando em menor tempo de inatividade e mais eficiência.
Integração com ferramentas de ITSM (IT Service Management)
Integrada às ferramentas de gerenciamento de serviços de TI, a AIOps pode automatizar a criação e priorização de tickets, bem como o encaminhamento de solicitações, melhorando a eficiência do suporte técnico e reduzindo o tempo de resposta.
Gerenciamento de capacidade
A AIOps prevê a necessidade de recursos com base em dados históricos de uso e padrões de demanda, garantindo que os recursos sejam utilizados de forma otimizada e evitando sobrecargas nos sistemas.
Visualização de dados e dashboards inteligentes
A capacidade de criar dashboards dinâmicos que visualizam os dados analisados pela AIOps oferece insights em tempo real sobre o desempenho e a saúde dos sistemas. Isso proporciona uma visão clara e atualizada dos principais indicadores de TI, facilitando a tomada de decisões.
Redução do ruído em alertas
Uma das funções mais importantes da AIOps é a capacidade de reduzir o “ruído” gerado por alertas irrelevantes. A tecnologia filtra eventos de baixa prioridade e prioriza alertas críticos, ajudando as equipes de TI a se concentrarem no que realmente importa, aumentando a eficiência no gerenciamento de incidentes.
Como integrar AIOps nas operações de TI
Uma ferramenta de AIOps funciona combinando a análise de grandes volumes de dados, Machine Learning e inteligência artificial para otimizar as operações de TI. Essas ferramentas coletam dados de várias fontes, como logs de servidor, métricas de desempenho, fluxos de rede e alertas de aplicativos, em tempo real. A partir daí, a AIOps usa algoritmos de Machine Learning para detectar padrões, identificar anomalias e prever possíveis falhas. Além disso, os modelos de AIOps estão em constante evolução, graças ao aprendizado contínuo. Com a coleta e integração dos dados, e a análise automatizada, a ferramenta aprimora continuamente sua capacidade de detectar e resolver problemas.
O processo pode ser dividido em três etapas principais:
Coleta e integração de dados
A ferramenta captura informações de diversos sistemas e aplicativos na infraestrutura de TI, como monitoramento de rede, ferramentas de gestão de incidentes e logs de servidores. Esses dados são centralizados em um único painel, proporcionando uma visão ampla e unificada do ambiente.
Análise automatizada
Com base nos dados coletados, a ferramenta de AIOps utiliza algoritmos de IA para identificar padrões de comportamento normal e reconhecer quando algo está fora desses padrões, como quedas de desempenho ou problemas potenciais. Essa análise, alimentada pelo aprendizado contínuo, permite que os modelos evoluam constantemente, gerando previsões mais precisas e ágeis sobre possíveis falhas e causas raiz de incidentes.
Automação e resposta
A ferramenta pode então automatizar ações corretivas ou preventivas. Por exemplo, ao identificar um possível problema de sobrecarga em um servidor, a AIOps pode automaticamente redirecionar o tráfego ou escalar recursos, sem a necessidade de intervenção humana. Em casos mais complexos, a ferramenta notifica a equipe de TI com insights detalhados, ajudando na tomada de decisão.
Além disso, é importante garantir que a equipe de TI esteja preparada para trabalhar com as novas ferramentas. Isso pode incluir treinamentos sobre o uso de AIOps e ajustes nos fluxos de trabalho, para os profissionais saberem como utilizar a tecnologia de forma eficaz.
E, quando esse processo é implementado corretamente, é possível esperar a redução de incidentes e falhas, o aumento da eficiência operacional por meio da automação de tarefas, e a melhor tomada de decisão com base em dados.
Se você já tem uma ferramenta de IA capaz de processar as etapas que mencionamos aqui, ótimo, isso é o que precisa para implementar processos em AIOps. Caso não tenha, é importante que você procure uma ferramenta alinhada às necessidades do seu projeto e, em seguida, aplicar as técnicas explicadas aqui. O mercado de TI é dinâmico e exige que você se mantenha sempre atualizado(a). Inscreva-se em nossa newsletter e receba notícias, tendências e inovações em tecnologia. Clique no banner abaixo.
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