Ahora que está tan en boca de todas las empresas y organizaciones todo lo relacionado con la inteligencia artificial o IA, habrás escuchado seguro este nuevo término: AIOps. ¿Qué es? Muy resumido pero de forma muy atractiva, se trata del futuro de la gestión de operaciones de TI. ¿Por qué podemos decir esto? Empecemos por el principio.
Hoy día parece que muchas de las mejoras en las operaciones de IT terminan en Ops: DevOps, DataOps, FinOps… Esto se debe al actual enfoque colaborativo para gestionar y optimizar diversas áreas de las operaciones tecnológicas. Estos términos indican una evolución hacia metodologías más ágiles, automatizadas y centradas en el diálogo esencial que debe existir entre equipos, con el objetivo de manejar la creciente complejidad tecnológica en un entorno digital en constante cambio.
¿Qué es AIOps?
En el caso de AIOps (en inglés Artificial Intelligence for IT Operations), la gestión de operaciones de tecnología se nutre y sirve de los últimos avances en inteligencia artificial, aprendizaje automático y análisis de datos avanzados (macrodatos) para automatizar y agilizar los procesos. Su objetivo principal es impulsar la eficiencia, la rapidez y la precisión en la resolución de problemas y la toma de decisiones relacionadas con la infraestructura tecnológica.
Para ello, AIOps recopila y analiza grandes cantidades de datos de diversas fuentes, como registros, métricas y eventos, para identificar patrones, detectar anomalías y predecir posibles fallos antes de que afecten las operaciones de IT.
Dicho de otra manera, ante la diversidad de equipos/infraestructuras y el sinfín de herramientas disponibles, la capacidad de AIOps de interconectar y crear/revisar múltiples códigos gracias a la inteligencia artificial, puede mejorar mucho la optimización de los procesos.
¿Quién usa AIOps?
AIOps es utilizada principalmente por profesionales de DevOps y otros perfiles técnicos dentro de los equipos de TI. Gracias a AIOps, estos equipos pueden evaluar automáticamente la calidad del código, detectar problemas antes de que afecten a los usuarios y agilizar los ciclos de entrega de software, lo que mejora significativamente la eficiencia operativa. Además, les permite centrarse en tareas más críticas y, por tanto, más importantes para las organizaciones.
Además, AIOps permite a los equipos implementar soluciones de manera sencilla, incluso si no son expertos en programación, siempre y cuando cuenten con conocimientos técnicos suficientes.
5 Beneficios de utilizar AIOps
- Resolución más rápida de problemas: Gracias a su capacidad de correlacionar eventos tanto en datos históricos como en tiempo real, AIOps facilita la identificación de fallos y patrones, permitiendo resolver problemas automáticamente. Además, evalúa de manera eficiente la causa raíz de los problemas del sistema, reduciendo significativamente el tiempo de respuesta. En el caso de servicios alojados en la nube, ayuda a los equipos de Observabilidad a tener la infraestructura cloud monitorizada hasta el más mínimo detalle.
- Mayor observabilidad y colaboración: Las herramientas de AIOps fomentan una colaboración más efectiva entre los equipos de DevOps, ITOps, gobernanza y seguridad. Esto garantiza un flujo de trabajo más coordinado y eficiente.
- Reducción de costes operativos: Gracias a que AIOps incluye integraciones que permiten obtener información valiosa procesable a partir de grandes cantidades de datos, se consigue la detección automática de problemas y la ejecución de respuestas programadas que reducen los gastos operativos, permitiendo una asignación más eficiente de los recursos disponibles.
- Análisis predictivo: A través del aprendizaje automático (Machine Learning), las soluciones de AIOps analizan y correlacionan datos, detectando patrones que las personas no pueden reconocer. Esto proporciona información valiosa y permite acciones automatizadas que ayudan a los equipos de TI a gestionar entornos complejos mientras mantienen un alto rendimiento de las aplicaciones.
- Respuesta proactiva: Con la capacidad de prever problemas antes de que ocurran, las herramientas de AIOps pueden activar procesos automatizados para resolverlos de inmediato, minimizando su impacto en las operaciones.
¿Cómo funciona AIOps? 3 pilares
Al combinar los siguientes tres pilares, AIOps transforma las operaciones de TI, pasando de un enfoque reactivo a uno proactivo, mejorando la disponibilidad, el rendimiento y la eficiencia de los sistemas tecnológicos.
Observación
En esta etapa, AIOps recopila y analiza grandes volúmenes de datos generados por diferentes sistemas de TI. Estos datos incluyen métricas, registros (logs), eventos, rastros de aplicaciones (traces) y alertas, provenientes de herramientas de supervisión, plataformas en la nube, dispositivos de red y más.
- Análisis de datos: AIOps utiliza algoritmos de aprendizaje automático para procesar y correlacionar estos datos, identificando patrones y anomalías en tiempo real.
- Unificación de datos: La observación unifica información proveniente de fuentes dispares en un único lugar, proporcionando una visión centralizada de las operaciones de TI.
- Detección temprana: Los sistemas pueden detectar fallos potenciales o problemas de rendimiento antes de que afecten a los usuarios finales.
Interacción
En este paso, AIOps facilita la colaboración y la toma de decisiones basada en los datos observados.
- Correlación de eventos: Al identificar conexiones entre diferentes eventos, AIOps ayuda a los equipos a comprender cómo se relacionan los problemas en distintos sistemas o servicios.
- Notificaciones inteligentes: Las herramientas envían alertas y recomendaciones específicas a los equipos de DevOps, ITOps y SecOps, priorizando los problemas más críticos.
- Visualización: AIOps presenta datos mediante paneles gráficos, mapas de calor y otros métodos que permiten a los equipos entender fácilmente el estado del sistema.
- Colaboración: Al integrar AIOps con plataformas de comunicación como Slack o Microsoft Teams, los equipos pueden compartir información y coordinar respuestas de manera eficiente.
Actuación
La etapa final de AIOps es la ejecución de acciones automáticas o semiautomáticas para resolver problemas o mejorar el rendimiento del sistema.
- Automatización de respuestas: AIOps puede ejecutar scripts preconfigurados para resolver incidentes comunes, como reiniciar un servidor o ajustar recursos en la nube.
- Mitigación proactiva: Basándose en datos predictivos, AIOps puede implementar medidas preventivas, como equilibrar cargas de trabajo o escalar recursos antes de que se produzcan problemas.
- Aprendizaje continuo: Cada acción y resultado se analiza para mejorar los algoritmos de IA, haciendo que las soluciones sean más efectivas con el tiempo.
- Optimización continua: AIOps no solo corrige errores, sino que optimiza el rendimiento y la eficiencia general del entorno de TI.
Pasos para implementar AIOps
Evalúe su entorno IT actual: Realice un análisis completo de su infraestructura y procesos de TI para identificar puntos débiles y áreas donde AIOps pueda tener mayor impacto. Esto ayudará a definir objetivos claros.
Establezca metas claras: Defina objetivos específicos y medibles, como mejorar tiempos de respuesta, optimizar recursos o aumentar la fiabilidad del sistema, para guiar la implementación y evaluar su éxito.
Elija herramientas adecuadas: Seleccione plataformas AIOps que se alineen con sus necesidades, priorizando funcionalidades como análisis de causa raíz, detección de anomalías y supervisión de rendimiento.
Integre AIOps en sus flujos de trabajo: Adapte procesos actuales o cree nuevos para incorporar AIOps. Capacite a los equipos en las herramientas y asegúrese de que entiendan su papel en las operaciones diarias.
Garantice la calidad de los datos: Asegúrese de que los datos sean precisos, accesibles y actualizados, estableciendo prácticas de gobernanza para mantener su integridad y apoyar decisiones efectivas.
Supere la resistencia cultural: Fomente una cultura de colaboración, destacando que AIOps complementa las capacidades humanas. Involucre a las partes interesadas y facilite la comunicación abierta.
Supervise y ajuste: Evalúe regularmente el rendimiento de AIOps utilizando KPIs definidos, recopile retroalimentación y realice ajustes para maximizar su impacto.
¿En qué se diferencia AIOps de DevOps y MLOps?
Veamos concepto por concepto. DevOps es un enfoque cultural, organizacional y técnico que combina el desarrollo de software (Dev) y las operaciones de TI (Ops) para mejorar la colaboración, la eficiencia y la velocidad en la entrega de aplicaciones y servicios. Su objetivo principal es eliminar barreras entre equipos tradicionalmente aislados (silos), fomentando una comunicación fluida y un flujo de trabajo continuo.
AIOps supone para el enfoque o equipos DevOps utilizar la tecnología que ofrece la inteligencia artificial para apoyar/mejorar los procesos de IT. Así un Devops puede, por ejemplo, revisar el código con ayuda de la IA y ahorrar en la entrega continua de software.
Por su lado, las operaciones de Machine Learning o MLOps son un conjunto de prácticas y herramientas que combinan el desarrollo de modelos de Machine learning (aprendizaje automático) con las operaciones de TI, con el objetivo de ayudar en la automatización y mejora de la gestión del ciclo de vida de estos modelos. En otras palabras, se centran en la implementación, monitorización y mantenimiento de los modelos de Machine Learning en producción.
En relación al Machine Learning, la diferencia es que AIOps aplica esas soluciones de Machine Learning pero en mejorar los procesos de los sistemas de TI tanto nuevos como existentes.
Casos de uso de AIOps
- Análisis de causa raíz: AIOps facilita la revisión de enormes volúmenes de datos al correlacionar errores y eventos relacionados para identificar patrones probables. Esto permite generar alertas precisas que señalen a los equipos técnicos la causa raíz de los problemas de rendimiento en un sistema. Además, esta capacidad no solo reduce el tiempo de diagnóstico, sino que también permite priorizar problemas críticos y evitar interrupciones mayores.
- Detección de anomalías: muy relacionado con el caso anterior, gracias a que AIOps descubre resultados atípicos, se permite detectar con tiempo probables anomalías, evitando interrupciones mayores o eventos problemáticos que puedan tener consecuencias mayores para el negocio.
- Revisión de código: AIOps tiene la capacidad de analizar y revisar código de manera automatizada, detectando errores, vulnerabilidades y posibles áreas de mejora con rapidez y precisión. Utilizando técnicas de machine learning y análisis avanzado, AIOps puede identificar patrones asociados con fallos comunes, inconsistencias o problemas de calidad en el código, proporcionando recomendaciones para optimización.
- Ayuda en la migración a la nube: hoy en día muchas empresas disponen de varias nubes, lo que se conoce como nube híbrida (contratada con varios proveedores tanto de nube privada como de nube pública). AIOps ayuda en esta gestión ayudando en la observabilidad y dando consejos de optimización gracias a su capacidad de interoperabilidad en distintas fuentes de datos y sistemas.
AIOps: conclusiones
AIOps representa una evolución significativa en la gestión de operaciones de TI, logrando una resolución más rápida de problemas, una mayor observabilidad y reducción de costos operativos. Además, su enfoque proactivo y predictivo ayuda a prevenir fallos antes de que impacten las operaciones, optimizando los sistemas de TI.
Esta tecnología no solo complementa otras metodologías como DevOps y MLOps, sino que también redefine la manera en que los equipos de TI trabajan al proporcionar herramientas que automatizan tareas críticas y mejoran la colaboración. ¿Preparado para implantarla en tu organización?
