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¿Se puede confiar en AIOps?

Dado que la mayoría de herramientas han sido de recopilación de datos y de análisis desde el principio, añadir la IA les permite aprender de esos datos en lugar de simplemente externalizar los problemas con los servicios bajo gestión.

AIops

Puede ser la última palabra de moda en las operaciones de TI, pero AIOps promete ahorrar a los equipos un tiempo y esfuerzo valiosos cuando se trata de identificar y resolver problemas cada vez más complejos.

A medida que las herramientas de operaciones se transforman en operaciones aéreas, aportan un mayor valor a los despliegues más complejos, si los usuarios les permiten.

AIOps (inteligencia artificial para operaciones informáticas) es una de esas palabras de moda que en realidad forma parte de otra palabra de moda: nubes, que forma parte de la madre de todas las palabras de moda: computación en nube.

El concepto y la categoría de herramientas son en realidad la maduración de las herramientas operacionales en general. La mayoría de los que están en el espacio de las herramientas de operaciones tradicionales, al menos en los últimos años, atornillaron un motor de IA en una herramienta y la llamaron AIOps.

Algunos arranques de herramientas de AIOps construidas a propósito por ahí están aprovechando la inteligencia artificial desde el salto. Vale la pena echar un vistazo al seleccionar las herramientas de IA; sin embargo, no hay marcas convencionales. 

El objetivo era y es obvio. Dado que la mayoría de estas herramientas han sido herramientas de recopilación de datos y herramientas de análisis desde el principio, añadir la IA les permite aprender de esos datos en lugar de simplemente externalizar los problemas con los servicios bajo gestión. En algunos casos, pueden corregir los problemas utilizando rutinas preprogramadas, como reiniciar un servidor o bloquear una dirección IP que parece estar atacando a uno de sus servidores.

Ahora que ya llevamos unos años con este paradigma y sus ofertas tecnológicas, estamos empezando a notar algunos patrones, algunos buenos y otros no tan buenos. 

En cuanto a lo que está funcionando, las herramientas de AIops en muchos casos son herramientas de operaciones en su cuarta, quinta o sexta generación. Además, la mayoría de ellas han tenido en mente la gestión de las nubes públicas desde hace tiempo y son capaces de salvar la brecha entre la gestión de sistemas heredados en las instalaciones y la gestión de aplicaciones y servicios en las nubes públicas.

Son herramientas capaces de gestionar y supervisar la nube, la multi-nube, el legado e incluso la IO y los sistemas basados en el borde. Esta capacidad de soportar la heterogeneidad de sistemas complejos es realmente el verdadero valor de las herramientas de operaciones, y por qué son importantes para los que implementan sistemas en la nube o no en la nube. 

La desventaja parece ser que la mayoría de los usuarios no están aprovechando los subsistemas de IO en las herramientas, por lo que puede estar pagando por una característica que no está usando. Esto no se aprecia tanto como una falla del proveedor de herramientas; en su mayor parte, esto se relaciona con la forma en que las herramientas son instaladas, configuradas y utilizadas por los equipos tradicionales y de las nubes. Esto se debe a la falta de formación en algunos casos, o a la falta de casos de uso válidos en el conjunto actual de sistemas-nube y no nubes bajo gestión. 

AIops va a ser parte de la mayoría de los despliegues basados en la nube. Igual de claro, cuanto más complejos sean esos despliegues, como la multi-nube, más valor aportarán.

 



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