El análisis de datos con AIOps

Ante la gran cantidad de datos que existen en la actualidad muchas veces las organizaciones llegan a ahogarse de forma literal en ellos, por lo tanto los equipos operacionales de TI, se encuentran buscando diversas alternativas que les brinden la confiabilidad de brindarle una mejor experiencia al cliente, al mismo tiempo requieren impulsar la toma de decisiones de una forma más contundente y precisa, ya que así pueden ejercer un respaldo empresarial; frente a este panorama los equipos de TI modernos ven en la inteligencia artificial para las operaciones de TI (AIOps) una alternativa que les facilita el obtener una ventaja competitiva.

De esta forma AIOps se ha convertido en ese enfoque que tiene la capacidad de ayudar y brindarle alivio a los equipos de TI que tratan de ponerse al frente de los desarrollos, prometiendo que existirá un cambio en la forma en que las empresas llevan a cabo la organización de las operaciones de TI, al implementar la automatización de una gran variedad de actividades y tareas rutinarias de TI que son necesarias en el día a día empresarial.

Acorde con el informe realizado por Markets and Markets, se ha estimado que el mercado global que tiene la plataforma de AIOps, alcanzará aproximadamente los $ 11.02 mil millones para el año 2023, esto es un crecimiento exponencial si tomamos en cuenta que en el 2018 obtuvo $ 2.55 mil millones, ¿Qué significa esto? Básicamente que la plataforma tendrá una tasa de crecimiento anual del 34%. Con vísperas a mirar al futuro, se estima que la gestión de la infraestructura y del Internet de las cosas (IoT), se conviertan en aplicaciones de mayor crecimiento dentro de la plataforma de AIOps, esto se debe a que los directores de información o CIO, tienen como finalidad el impulsar la transformación digital.

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¿Qué está pasando con los datos?

Una de las necesidades que tienen las empresas es obtener información que sea procesable pero también predictiva, ya que de esta forma pueden administrar de manera más eficiente las vastas inversiones operativas que realizan en TI y los datos que se encuentran en los diversos grupos del mismo. Este tipo de necesidad crea señalización y ambigüedad cuando llegan a suscitarse problemas, por otra parte, cada vez resulta más difícil que las organizaciones de TI puedan justificar las inversiones en la infraestructura, así como en cuantificar el valor que los cambios de red tienen en los ingresos, la productividad, o el retorno de inversión (ROI).

Ante tales circunstancias es que AIOps le da sentido a toda la información y datos que se encuentran sin procesar, ya que ofrece un contexto empresarial más abundante para las nuevas inversiones de TI, esto a su vez brinda la pauta para permitir llevar a cabo una respuesta más veloz a los incidentes de TI, de igual forma a la detección proactiva de posibles problemas.

De esta forma una relativamente nueva construcción de IT fue creada, utilizando la combinación de Big Data, con el análisis de datos, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático. Así es como AIOps se desarrolló como una forma más eficiente de mejorar y remplazar de forma parcial una serie de operaciones de TI como son: el monitoreo del desempeño, la seguridad de IoT, la correlación de eventos, el análisis de datos y administración de servicios.

Dado que este tipo de procedimientos consumen una gran cantidad de tiempo y recursos del personal de TI, por otra parte, muchas de las áreas mencionadas, en realidad nunca se vincularon con los objetivos estratégicos de TI, situación que los CIO han estado buscando por mucho tiempo.

Por lo tanto, al llevar a cabo la centralización del análisis riguroso de diferentes datos de TI en dispositivos, aplicaciones, elementos de infraestructura y conexiones de banda ancha que suelen ingerir los sistemas de una gran cantidad de proveedores, es como se puede lograr obtener una mejor eficiencia de TI.

Además de que contar con el análisis correcto hará que los datos más grandes puedan proporcionar una oportunidad para tener una mejor comprensión y toma de decisiones, claramente se tiene que establecer una línea que sirva como base para todo servicio de red o tecnología que se brinda, cualquier tipo de desviación en la línea, revelará el impacto en la productividad del dispositivo así como en el usuario de la línea de fondo con cantidades económicas reales atribuidas a cualquier cambio en el comportamiento dentro de las operaciones de red.

Por otra parte, el análisis debe incluir una correlación de los datos dispares y la aplicación de algoritmos sofisticados que tienen como labor el computar, medir y rastrear el comportamiento a largo plazo, esto generará que puedan identificar tendencias y anomalías que el personal de trabajo sencillamente no podría llevar a cabo.

Por lo tanto encontramos que AIOps ofrece dos ventajas principales, la primera es la capacidad de automatizar las funciones de rutina y evitar las interrupciones en el servicio que resultan costosas, y por la otra, reducir el tiempo para localizar y solucionar los problemas que no pueden ser identificados fácilmente.

A pesar de que las herramientas tradicionales del monitoreo de TI aun cuentan con la capacidad de manejar las operaciones de infraestructura de rutina, la realidad es que nunca fueron desarrolladas para ejercer un manejo en la amplitud y profundidad de los datos de “clase Amazon”. Ante esto, la modernidad de la gestión de operaciones digitales necesita una nueva generación de herramientas que cuenten en su haber capacidades de escala web, y que estén basadas en una sólida tecnología de inteligencia artificial y algoritmos de aprendizaje automático específicamente diseñados para lidiar y dar solución a los problemas que se generan en la infraestructura relacionada con TI.

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La principal idea que existe detrás de AIOps es hacer uso del análisis que se lleva a cabo en tiempo real, para que así con la información significativa obtenida de los datos se puedan ofrecer mejoras continuas, implementaciones veloces y una mejor colaboración entre el personal TI en silos.

De manera específica la adopción en las organizaciones del software AIOps está enfocado en la extracción de datos relevantes para mejorar la eficiencia de las operaciones de red, mientras tanto se reduce el tiempo para determinar la causa raíz de dicha situación, o los incidentes de la red que afecta den forma negativa la productividad de los usuarios. Aunado a esto, proporciona una visibilidad que resulta necesaria para los puntos ciegos existentes en la red que son creados por los sistemas IoT no tradicionales.

¿Cómo se logran los beneficios?

La realidad es que para poder alcanzar los beneficios, primeramente habrá que establecer de forma automática el “comportamiento normal” para una aplicación, servicio de red o dispositivos determinados, así como cuando se producen desviaciones de la norma. Ya sea el caso del tiempo que se demora un dispositivo al conectarse a una red Wi-Fi, o una aplicación para responder, sin olvidar la utilización de enlaces de banda ancha, AIOps tiene la capacidad de detectar las anomalías que se vayan generando.

Es por lo que, al predecir los cambios en el comportamiento normal del sistema en los entornos de producción dinámicos, observar constantemente los datos desde diversas perspectivas y rastrearlos en tiempo real, AIOps puede hacer que las personas simplemente no pueden hacer.

Un punto que no debemos dejar de mencionar son los obstáculos a los que se enfrentan las organizaciones de TI, ya que es un parteaguas para entender cómo pensar en AIOps dentro del contexto de las herramientas que siempre han sido utilizadas. Al ser una novedad, AIOps no encaja de manera perfecta con la caja operativa de TI, en realidad trasciende a la organización de TI y esto es por la gran amplitud y profundidad que tiene su aplicación.

Esta situación genera desafíos de acuerdo a la ideología dentro de las organizaciones que están adversas al riesgo que están tratando de racionalizar, que es el despliegue e implementación de las plataformas AIOps. Claramente los avances en cuanto a la tecnología son excelentes para favorecer a las organizaciones, pero esto se logra cuando se abordan las problemáticas urgentes que no pueden ser resueltas haciendo uso de las herramientas convencionales, como la capacidad al momento de llevar a cabo un seguimiento sobre el rendimiento del usuario y la seguridad del dispositivo desde un extremo de la infraestructura al otro. No hay que olvidar que para poder explotar todos y cada uno de los beneficios de AIOps, los lideres de TI deben caminar antes de ejecutar.

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Por consiguiente, elegir la plataforma de AIOps que pueda ser operacionalizada de manera sencilla quiere decir encontrar un propósito especifico para procesar un conjunto amplio de diversos datos, en donde se incluyen, pero no se limita a: transacciones de dispositivos IoT, métricas de Wi-Fi, mensajes de servicio de red, respuestas de aplicaciones y flujos de tráfico de red de área amplia.

El valor cuantificable que la solución AIOps pueda agregar a diferentes facciones de TI es muy importante, ya sea de la forma operacionalizada, o en entornos de red heterogéneos con poca o ninguna interrupción.

Para finalizar, los sistemas de AIOps también deben ser capaces de brindar una excelente ventaja competitiva, al momento de llevar a cabo las predicciones de forma precisa, para los diversos incidentes en que una infraestructura heredada y moderna pueden tener, así como también dar ese empuje competitivo en las herramientas de gestión de TI como bien pueden ser: análisis de registros, supervisión, gestión de servicios de TI y procesos empresariales.

La realidad es que AIOps es ideal para automatizar muchas de las tareas que son consideradas tediosas, su adopción le ayudará a las empresas y organizaciones a llevar a cabo un cambio en cuanto a la forma en que organizan sus operaciones de TI, teniendo diversas perspectivas altamente significativas que ciertamente fomentan una serie de mejoras empresariales, al acelerar las soluciones de red, incrementar la colaboración en equipo y sobre todo brindar una justificación cuantificable, partiendo de datos reales que nunca se habían utilizado para este fin.

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* Consulta el reporte Markets and markets en inglés

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