Sercompe Business Technology brinda servicios esenciales en la nube a alrededor de 60 clientes corporativos y brinda soporte a un total de alrededor de 50,000 usuarios. Por lo tanto, es vital que la infraestructura de TI subyacente de la empresa en Joinville, Brasil, brinde un servicio confiable con un alto rendimiento predecible. Pero con un entorno de TI complejo que incluye más de 2000 máquinas virtuales y 1 petabyte (equivalente a un millón de gigabytes) de datos administrados, era abrumador para los administradores de red clasificar todos los datos y alertas para descubrir qué sucede cuando ocurren los problemas. apareció. Y era difícil garantizar que la red y la capacidad de almacenamiento estuvieran donde deberían estar, o cuándo debería ocurrir la próxima actualización.

Para desentrañar la complejidad y aumentar la eficiencia de sus ingenieros de soporte, Sercompe invirtió en una plataforma de inteligencia artificial (AIOps) que usa IA para encontrar la causa raíz de los problemas y advertir a los administradores de TI antes de que los pequeños problemas se conviertan en grandes. Según el gerente de productos en la nube, Rafael Cardoso, el sistema AIOps ahora hace gran parte del trabajo de administrar su infraestructura de TI, una gran ventaja sobre los antiguos métodos manuales.

“Descubrir cuándo necesitaba más espacio o capacidad, antes de que fuera un desastre. Al planificar, tuvimos que recopilar información de muchos puntos diferentes. Nunca obtuvimos el número correcto», dice Cardoso. «Ahora tengo una visión general completa de la infraestructura y la visualización desde las máquinas virtuales hasta el último disco duro en el rack». AIOps aporta transparencia a todo el entorno.

Antes de adoptar la tecnología, Cardoso se encontraba donde se encontraban innumerables otras organizaciones: enredada en una complicada red de sistemas de TI, con dependencias entre capas de hardware, virtualización, middleware y, finalmente, aplicaciones. Cualquier interrupción o tiempo de inactividad puede resultar en una tediosa solución manual de problemas y, en última instancia, en un impacto comercial negativo: por ejemplo, un sitio web que no funciona y clientes enojados.

Las plataformas AIOps ayudan a los administradores de TI a dominar la tarea de automatizar las operaciones de TI mediante el uso de IA para proporcionar rápidamente información sobre el estado de la infraestructura: áreas que se están ejecutando versus áreas que corren el riesgo de desencadenar un evento de interrupción. El crédito por acuñar el término AIOps en 2016 es para Gartner: es una categoría amplia de herramientas diseñadas para superar las limitaciones de las herramientas de monitoreo tradicionales. Las plataformas utilizan algoritmos de autoaprendizaje para automatizar tareas rutinarias y comprender el comportamiento de los sistemas que monitorean. Obtienen información de los datos de rendimiento para identificar y monitorear el comportamiento errático en la infraestructura y las aplicaciones de TI.

La firma de investigación de mercado BCC Research estima que el mercado global para AIOps crecerá de $3 mil millones en 2021 a $9.4 mil millones en 2026, a una tasa de crecimiento anual compuesta del 26 %.1 Los analistas de Gartner escriben en su Guía de mercado de abril para plataformas AIOps, el la creciente adopción de AIOps está siendo impulsada por la transformación del negocio digital y la necesidad de pasar de respuestas reactivas a problemas de infraestructura a respuestas proactivas.

«Con tasas de datos que se acercan o superan los gigabytes por minuto en una docena o más de dominios diferentes, ya no es factible que un ser humano analice manualmente los datos», escriben los analistas de Gartner. La aplicación sistemática de IA acelera los conocimientos y permite la proactividad.

Según Mark Esposito, director de aprendizaje de la empresa de tecnología de automatización Nexus FrontierTech, el término «AIOps» evolucionó de «DevOps», la cultura y la práctica del desarrollo de software que tiene como objetivo integrar el desarrollo y las operaciones de software. “La idea es abogar por la automatización y el monitoreo en todas las etapas, desde la creación del software hasta la gestión de la infraestructura”, dice Esposito. Las innovaciones recientes en esta área incluyen el uso de análisis predictivos para anticipar y resolver problemas antes de que puedan afectar las operaciones de TI.

AIOps deja que la infraestructura pase a un segundo plano

Los administradores de redes y de TI que se ven afectados por la explosión de datos y el aumento de la complejidad podrían necesitar ayuda, dice Saurabh Kulkarni, director de ingeniería y gestión de productos de Hewlett Packard Enterprise. Kulkarni está trabajando en HPE InfoSight, una plataforma AIOps basada en la nube para administrar de manera proactiva los sistemas del centro de datos.

“Los administradores de TI pasan toneladas de tiempo planificando su trabajo, planificando implementaciones, agregando nuevos nodos, cómputo, almacenamiento y todo. Y cuando algo sale mal en la infraestructura, es extremadamente difícil solucionar esos problemas manualmente”, dice Kulkarni. «AIOps utiliza algoritmos de aprendizaje automático para observar los patrones, examinar los comportamientos repetidos y aprender de ellos para hacer una recomendación rápida al usuario». poder.

El sistema InfoSight recopila datos de todos los dispositivos en el entorno de un cliente y luego los correlaciona con datos de clientes de HPE con entornos de TI similares. El sistema puede identificar un problema potencial para que pueda solucionarse rápidamente; si el problema se repite, la solución se puede aplicar automáticamente. Alternativamente, el sistema envía una alerta para que los equipos de TI puedan resolver el problema rápidamente, agrega Kulkarni. Tomemos el caso de un controlador de memoria que ha fallado porque no tiene energía. En lugar de asumir que el problema es solo de almacenamiento, la plataforma AIOps examina toda la pila de infraestructura, hasta la capa de aplicación, para identificar la causa raíz.

“El sistema monitorea el desempeño y puede detectar anomalías. Tenemos algoritmos que se ejecutan constantemente en segundo plano para detectar comportamientos anormales y advertir a los clientes antes de que ocurra el problema”, dice Kulkarni. La filosofía detrás de InfoSight es «hacer desaparecer la infraestructura» al consolidar los sistemas de TI y todos los datos de telemetría en un solo panel. Al observar un conjunto de datos masivo, los administradores pueden descubrir rápidamente qué está mal con la infraestructura.

Kulkarni recuerda la dificultad de gestionar un gran entorno de TI de trabajos anteriores. «Tenía que administrar un gran conjunto de datos y tuve que llamar a tantos proveedores diferentes y quedarme en espera durante varias horas tratando de resolver los problemas», dice. «A veces nos tomó días entender lo que realmente estaba pasando».

Al automatizar la recopilación de datos y desbloquear una gran cantidad de datos para comprender las causas raíz, AIOps permite a las organizaciones reasignar personal central, incluidos administradores de TI, administradores de almacenamiento y administradores de red, consolidar roles a medida que se simplifica la infraestructura y dedicar más tiempo a garantizar el rendimiento de la aplicación. “En el pasado, las empresas tenían múltiples roles y diferentes departamentos que hacían cosas diferentes. Entonces, incluso para configurar una nueva área de almacenamiento, cinco administradores diferentes tenían que hacer cada uno su propia parte”, dice Kulkarni. Pero con AIOps, la IA hace gran parte del trabajo automáticamente, lo que permite que el personal de TI y de soporte concentre su tiempo en iniciativas más estratégicas, aumentando la eficiencia y, en el caso de una empresa que brinda soporte técnico a sus clientes, mejorando los márgenes de beneficio. . Por ejemplo, Cardoso de Sercompe ha reducido el tiempo promedio que sus técnicos de soporte dedican a las llamadas de los clientes, lo que refleja una mejor experiencia del cliente al mismo tiempo que aumenta la eficiencia.

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Este contenido fue creado por Insights, el brazo de contenido personalizado de MIT Technology Review. No fue escrito por los editores de MIT Technology Review.

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