AIOps: operações de TI impulsionadas pela Inteligência Artificial

As operações de TI têm passado por muitas mudanças com o uso de Inteligência Artificial. Esse impulsionamento pode ser chamado também de AIOps, uma forma de lidar com a complexidade e a escala das infraestruturas modernas de tecnologia da informação.

Neste artigo, falaremos mais sobre esse tema, explorando o que é o AIOps, sua importância e quais transformações ele tem trazido para organizações que buscam gerenciar e otimizar seus ambientes digitais. Para saber mais, continue a leitura!

O que é AIOps?

AIOps, também chamado de Inteligência Artificial para operações de TI, é um processo em que são utilizadas técnicas de IA com o intuito de manter a infraestrutura de TI. Assim, você automatiza tarefas operacionais mais complexas, como monitoramento da performance, agendamento de workload e backups de dados.

Vale destacar que as tecnologias de AIOps usam machine learning (ML) moderno, processamento de linguagem natural (PLN) e outras metodologias avançadas de IA para trazer mais eficiência às operações da Tecnologia de Informação.

Qual a diferença entre AIOps, DevOps, MLOps e DataOps?

Todos estes termos estão relacionados a estratégias diferentes de gerenciamento e operações em ambientes de TI e dados. Cada um deles conta com suas próprias características.

O AIOps tem uma combinação de técnicas que envolvem a IA, como a análise de dados e o aprendizado de máquina, com operações de Tecnologia da Informação para aumentar a eficiência, detectar problemas mais facilmente e automatizar tarefas repetitivas. A ideia é contar com uma resposta mais rápida a possíveis incidentes e uma melhor previsão a problemas.

Já o DevOps significa Desenvolvimento e Operações, sendo um conjunto de práticas que preza pela colaboração e integração entre equipes de desenvolvimento de software e operações de TI. Além disso, seu principal objetivo é acelerar o ciclo de desenvolvimento de software, permitindo entregas mais rápidas, frequentes e com maior qualidade.

Em suma, o DevOps geralmente envolve automação de processos, integração, entrega e monitoramento contínuos.

As Operações de Machine Learning ou MLOps é uma abordagem cujo objetivo é gerenciar o ciclo de vida completo de modelos de aprendizado de máquina, desde o desenvolvimento e treinamento até a implantação e monitoramento em produção.

No caso do MLOps, o intuito é fazer a implantação de modelos de machine learning com sucesso em ambientes de produção de maneira confiável.

Por fim, falaremos sobre o DataOps, também conhecido como Operações de Dado. Essa é uma metodologia que visa melhoras a colaboração, automação e qualidade dos processos relacionados à gestão de dados em uma empresa.

É importante ressaltar que, o foco do DataOps está na agilidade e na eficiência no desenvolvimento, implantação e manutenção de dados, garantindo a qualidade e a confiabilidade das informações.

Como o AIOps funciona?

Como vimos anteriormente, o AIOps integra várias tecnologias de ponta, que servem para automatizar e otimizar as operações de TI. 

Nesse caso, são usados a IA e o Aprendizado de Máquina (Machine Learning), que capacitam os sistemas de TI a analisar grandes volumes de dados em tempo real. Com o respaldo dessas tecnologias, o AIOps pode identificar padrões, anomalias e correlações entre eventos, permitindo uma detecção mais rápida e precisa de possíveis problemas.

O Big Data desempenha um papel muito importante no AIOps, oferecendo uma infraestrutura para o armazenamento e processo de grandes conjuntos de dados, gerados pelo sistema de TI. 

Essas informações podem incluir: registros de log, métricas de desempenho, dados de monitoramento de aplicativos, entre outros. Além disso, se torna possível analisar e relacionar informações de diversas fontes para ter uma visão mais ampla do ambiente digital.

Outro ponto importante é que a automação permite a execução automática de tarefas rotineiras e a implementação de ações corretivas em tempo real. Dessa forma, a automação ajuda a reduzir a carga de trabalho manual das equipes de operações de TI, liberando tempo para atividades mais estratégicas e aumentando a eficiência operacional na totalidade.

Quais são as fases do AIOps?

O entendimento de como o AIOps funciona é possível ao identificar todas as suas principais fases, são:

Observar

Nesta fase, o AIOps coleta dados de diversas fontes no ambiente digital, como logs de sistemas, métricas de performance, etc. Essa etapa envolve a integração de ferramentas de coleta de dados e de acompanhamento com o intuito de garantir uma visão completa do estado da infraestrutura.

Engajar

Os dados coletados nesta fase são analisados para identificar padrões, tendências e anomalias. O objetivo é compreender o contexto das operações de TI e detectar possíveis problemas ou oportunidades de melhoria. Durante esta fase, os operadores de TI e os sistemas de AIOps colaboram na interpretação das informações e na tomada de decisões.

Executar ações

Na última fase, o AIOps pode tomar decisões automatizadas e executar ações de correção após uma análise de dados. Isso pode incluir a resolução automática de problemas, a implementação de políticas de escalonamento, além da prevenção de falhas. A automação tem muita importância, já que permite uma resposta rápida e eficiente às condições do ambiente de TI.

Quais são os tipos de AIOps?

Existem dois principais tipos de AIOps:

Centrados em domínio: estes são projetados para lidar com casos de uso específicos ou setores verticais, como saúde, finanças, varejo, entre outros. Eles são adaptados para abordar os desafios únicos e os requisitos regulatórios de um domínio específico.

Independentes de domínio: são mais genéricos e aplicáveis a uma grande variedade de setores e casos de uso. Eles se concentram em abordar desafios comuns de operações de TI, como monitoramento, detecção de anomalias, solução de problemas e automação.

Por que investir no AIOps na sua empresa?

Se você deseja investir na implementação do AIOps na sua empresa, saiba que é preciso entender quais são as dores e as soluções que essa tecnologia pode trazer, veja abaixo:

Melhor desempenho de aplicativos e sistemas por meio da observabilidade

Frequentemente, as empresas enfrentam problemas para acompanhar e entender o desempenho de seus aplicativos e sistemas de forma abrangente. Por isso, identificar gargalos, pontos fracos e possíveis dificuldades de desempenho pode ser uma tarefa desafiadora e demorada.

O AIOps pode ser uma solução ao fornecer uma visão ampla e em tempo real do ambiente de TI. Ela usa algoritmos avançados de análise de dados e machine learning. Assim, o AIOps pode identificar padrões, anomalias e correlações em conjuntos de dados de monitoramento, permitindo uma melhor compreensão do desempenho do aplicativo e do sistema.

Otimização e controle de custos

O gerenciamento de custos em operações de TI pode ser uma tarefa um pouco mais complicada, especialmente quando se trata de otimizar os recursos de forma eficiente e evitar gastos desnecessários.

A otimização e o controle de custos de TI podem ocorrer por meio da implementação do AIOps. Afinal, ele analisa os padrões de uso, demanda e capacidade, podendo fornecer dicas sobre a distribuição adequada dos recursos. 

Inclusive, ao identificar eficientemente áreas de desperdício e oportunidades de economia, o AIOps pode ajudar a reduzir os custos operacionais gerais, garantindo um uso mais eficiente dos recursos de TI.

Agilidade na gestão e resolução de incidentes

Caso ocorram incidentes de TI em uma empresa, é muito importante agir quanto antes. Um grande problema das organizações é o tempo de inatividade que uma reação mais demorada pode trazer. Além disso, o usuário pode se frustrar, fazendo com que a companhia tenha uma queda em sua receita.

A solução pode ser a implementação de AIOps, pois melhoraria significativamente a agilidade na gestão e resolução de incidentes. Isso porque, ao analisar dados em tempo real e históricos, o sistema pode detectar automaticamente incidentes, priorizá-los com base no impacto nos negócios e sugerir ações de remediação.

Quais são os exemplos de uso prático do AIOps?

Veja alguns exemplos de como usar o AIOps de maneira prática:

APM

Este sistema pode monitorar de forma contínua o desempenho de aplicativos, bem como identificar gargalos de desempenho. Ele também analisa padrões de uso, identifica tendências e prevê potenciais problemas de desempenho antes que ocorram. Assim, é possível contar com uma abordagem proativa na otimização do desempenho dos aplicativos.

Otimização da nuvem

O AIOps pode analisar os padrões de utilização de recursos na infraestrutura de nuvem, como CPU, memória e armazenamento. Com base nessa avaliação, ele recomendaria ajustes automáticos na alocação de recursos para otimizar a utilização e reduzir os custos. 

Esta ferramenta ainda pode prever demandas futuras e escalar automaticamente os recursos conforme as necessidades do aplicativo, garantindo uma performance consistente e eficiente na nuvem.

Detecção de anomalias

Outra maneira prática é a utilização de técnicas avançadas de análise de dados e machine learning. Afinal, o AIOps é capaz de identificar padrões anômalos no comportamento dos sistemas de TI. Por exemplo, ele pode detectar alterações suspeitas no tráfego de rede, nos registros de log ou nos padrões de uso de recursos.

Auxílio no desenvolvimento de aplicações (DevOps)

O AIOps pode ser integrado aos processos de desenvolvimento de software, oferecendo boas dicas aos desenvolvedores durante todo o ciclo de vida desse processo. Ele também pode analisar métricas de código-fonte, registros de compilação e testes automatizados para identificar padrões de qualidade, tendências de bugs e oportunidades de otimização.

Como implementar o AIOps na sua empresa?

Se você deseja implementar o AIOps na sua empresa, saiba que o ideal é contar com um planejamento cuidadoso e uma estratégia estruturada. Por isso, confira algumas etapas importantes para isso:

1. Identifique os desafios operacionais que sua empresa enfrenta e os objetivos que deseja alcançar com o AIOps. Isso ajudará a orientar o processo de implementação e garantir que ele atenda às necessidades específicas da sua organização.

2. Pesquise e avalie diferentes plataformas de AIOps disponíveis no mercado. Procure por soluções que ofereçam recursos alinhados com suas necessidades, como monitoramento em tempo real, análise preditiva, automação e integração com ferramentas existentes.

3. Garanta que sua plataforma seja capaz de integrar dados de diversas fontes dentro do seu ambiente de TI, como registros de sistemas, métricas de desempenho, eventos de infraestrutura e dados de aplicativos. Também, certifique-se de que ela seja compatível com as ferramentas e sistemas já em uso na sua empresa.

4. Forneça treinamento adequado para sua equipe de operações de TI e desenvolvedores para poderem usar efetivamente a plataforma de AIOps. Isso inclui familiarização com os recursos da plataforma, melhores práticas de operação e análise de dados, e habilidades básicas de automação.

5. Inicie a implementação do sistema com projetos piloto em áreas específicas da sua infraestrutura de TI. Essa é uma forma de testar a plataforma, validar sua eficácia e fazer ajustes conforme necessário.

6. Monitore e faça otimizações de maneira contínua. Para isso, estabeleça métricas de desempenho e acompanhe regularmente o impacto do AIOps nas operações de TI e nos resultados do negócio.

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Resumindo

Quais são as três abordagens da inteligência artificial?

Existem três abordagens principais, são elas: IA com base em regras, aprendizado de máquina e redes neurais artificiais.

Quais são as tecnologias por trás da inteligência artificial?

A IA é composta por diversos conteúdos, entre eles: o Deep Learning, Machine Learning e processamento de linguagem natural. A ideia é que os sistemas e as plataformas consigam obter conhecimento suficiente para um aprendizado por meio de interações e dados.

Qual é a inteligência artificial mais avançada do mundo?

Ainda em 2023, a gigante do mercado Google, lançou uma IAl conhecida como a mais avançada do mundo atualmente: Gemini. Ela tem como principal concorrente o ChatGPT. Em ambos os casos, os usuários podem fazer perguntas e obter respostas por textos e imagens.