7 dicas para iniciar uma jornada de AIOps, segundo a Gartner

7 dicas para iniciar uma jornada de AIOps, segundo a Gartner

3 minutos de leitura

AIOps é o uso de Inteligência Artificial para resolver problemas nas operações de TI. Confira 7 passos para aplicar o conceito na sua empresa.



Por Redação em 28/07/2020

AIOps é o uso de Inteligência Artificial para resolver problemas nas operações de TI. Confira 7 passos para aplicar o conceito na sua empresa.

Um grande volume de dados é armazenado diariamente nas empresas e, dependendo das ferramentas para monitorá-los, a equipe de TI pode demorar a identificar, diagnosticas e solucionar um problema.

Somado a isso, o time de TI pode ter ainda o desafio de alinhar as demandas com outros profissionais, como os desenvolvedores. O assunto até já foi abordado no Mundo + Tech, saiba mais dele clicando aqui.

Então, como diminuir os ruídos de comunicação e evitar perda de receita, produtividade e até mesmo a insatisfação do cliente? Com AIOps, ou Inteligência Artificial para operações.

Como aponta a consultoria Gartner, a infraestrutura e aplicativos de TI têm gerado, de forma rápida, uma grande quantidade de dados, desafiando as equipes de TI entenderem qual a melhor maneira de capturá-los, analisá-los e usá-los.

“Junto à realidade de que as equipes de operações de TI trabalham em silos desconectados, torna-se desafiador garantir que um incidente mais urgente seja resolvido a qualquer momento”, diz Padraig Byrne, diretor analista sênior da Gartner.

Diante deste cenário, a adoção de AIOps pode ajudar as empresas a identificarem e resolverem falhas e outros problemas que podem interromper as operações.

Entendendo o conceito de AIOps

Em um resumo, AIOps é o uso de Inteligência Artificial para melhorar as operações de TI de uma empresa. Geralmente esse conceito aplica recursos de Big Data, Analytics e Machine Learning para realizar algumas tarefas, como:

  • Coletar e consolidar os dados gerados pelos componentes de infraestrutura de TI, aplicativos ou ferramentas de monitoramento.
  • Filtrar de maneira inteligente eventos e padrões que estão relacionados aos problemas de desempenho e disponibilidade do sistema.
  • Diagnosticar e relatar as causas do problema, garantindo agilidade ao time de TI para resolvê-lo. Em alguns casos, a IA pode resolver o problema sem a intervenção de um humano.

Quando os profissionais de TI se apoiam na Inteligência Artificial para resolver problemas operacionais, eles conseguem agir rapidamente para evitar instabilidade ou interrupções no serviço prestado internamente ou para um cliente.

Isso porque a metodologia vai reunir todos os dados de uma empresa (antes distribuídos em silos) em uma única plataforma. Esses dados podem ser:

  • Histórico de desempenho e eventos ocorridos em um sistema.
  • Logs e métricas do sistema.
  • Dados de rede (Wi-Fi, Intranet e até pacote de dados).
  • Incidentes e emissão de tickets (suporte).

A vantagem para as empresas é que as equipes de TI deixam de analisar manualmente os alertas emitidos e passam a se comportar de maneira preditiva, quando a IA tem um aprendizado contínuo e passa a notificar possíveis problemas antes mesmos deles acontecerem.

7 dicas para usar a IA nas operações de TI

A Gartner prevê que o impacto a longo prazo do uso de AIOps será transformador para as empresas. A expectativa é que, até 2023, cresça de 5% para 30% a aplicação da metodologia no monitoramento de aplicativos e infraestrutura de TI.

Neste artigo, a consultoria explica 7 passos para essa jornada e o Mundo + Tech os resume abaixo:

  1. Conheça mais sobre o que é e quais são os recursos da Inteligência Artificial e Machine Learning (ML). Ficará mais fácil saber quando a metodologia deverá ser implantada.
  2. Comece pequeno com as provas de conceito para garantir que a abordagem irá resultar em conhecimento, possibilitando escalonar em seguida.
  3. Explique sobre a metodologia para outros líderes e colaboradores. Assim, será possível identificar habilidades e lacunas de experiências para traçar um plano de capacitação.
  4. Experimente as plataformas de ML de código aberto e de baixo custo. Elas vão ajudar na avaliação da metodologia e na adoção de outras ferramentas de dados.
  5. Gerencie os dados da empresa com análise de negócios e estatística. São técnicas que focam no domínio de problemas e que muitas equipes já possuem conhecimento.
  6. Prepare a infraestrutura para suportar uma arquitetura de automação consistente, uma Infraestrutura como Código (IaC) e uma infraestrutura imutável (nunca sofre alteração).
  7. Visualize a adoção da AIOps na perspectiva de que as aplicações e infraestruturas irão evoluir. Considere o desenvolvimento contínuo da metodologia para que ela siga fiel ao seu propósito.

Por que olhar para AIOps?

Muitas empresas iniciaram a jornada para a nuvem, ainda mais no período de pandemia. E uma das possibilidades da tecnologia é a execução da infraestrutura a partir de recursos virtualizados ou definidos por software.

Isso traz a vantagem de escalar e reconfigurar constantemente os sistemas da empresa. Por outro lado, os dados armazenados não param de crescer e sistemas tradicionais não conseguem acompanhar esse volume, assim como fornecer insights na velocidade necessária.

Quando há suporte de AIOps, a equipe de TI vai estar sempre a frente de possíveis falhas e problemas que o sistema pode apresentar. Para a empresa, é ganhar em produtividade e receita ao manter sempre as melhores práticas de mitigação de eventos.

Principais destaques desta matéria

  • AIOps usa Inteligência Artificial para identificar e resolver problemas nas operações de TI.
  • Metodologia é ideal em um momento que as empresas estão usando a nuvem para acelerar os negócios e armazenam uma grande quantidade de dados.
  • Confira 7 dicas de como iniciar uma jornada de adoção da Inteligência Artificial nas operações de TI.


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