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As organizações que buscam monitorar melhor os ativos de TI recorrem à inteligência artificial para se antecipar aos problemas de desempenho e automatizar as correções antes que os impactos negativos sejam sentidos.

Plataformas em nuvem, provedores de serviços gerenciados e organizações que empreendem transformações digitais estão começando a colher os benefícios de uma tendência emergente de TI: o uso de tecnologia de operações de TI com base em IA – Inteligência Artificial – para monitorar e gerenciar o portfólio de TI automaticamente.

Essa prática, conhecida como AIOps, ajuda as empresas a evitarem possíveis interrupções e problemas de desempenho antes que afetem negativamente as operações, os clientes e os resultados financeiros. E as implantações mais avançadas estão começando a usar sistemas de IA não apenas para identificar problemas ou para prever problemas antes que eles aconteçam, mas para reagir a eventos com mitigação inteligente e automatizada.

Mas o que exatamente são AIOps e como as organizações os estão colocando em uso hoje? Aqui, examinamos com mais profundidade as tecnologias, estratégias e desafios das operações de TI auxiliadas por IA.

O que é AIOps?

AIOps é uma prática emergente de TI que aplica inteligência artificial às operações de TI para ajudar as organizações a gerenciar de forma inteligente a infraestrutura, as redes e os aplicativos para desempenho, resiliência, capacidade, tempo de atividade e, em alguns casos, segurança. Ao mudar os alertas tradicionais baseados em limites e os processos manuais para sistemas que aproveitam a IA e ML – Machine Learning. O AIOps permite que as organizações monitorem melhor os ativos de TI e antecipem, ações pró-ativas, aos incidentes e impactos negativos antes que ocorram.

O CIO da Carhartt (varejista de uniformes), John Hill, alavanca o AIOps nas principais áreas de gerenciamento de serviços, de desempenho e automação de TI. Graças ao monitoramento inteligente, Carthartt agora pode detectar problemas antes que afetem os usuários ou clientes.

“É todo o processo de monitorar seu ambiente e entender o que está acontecendo – e tomar ações com base nesses indicadores”, diz ele. 

“Anteriormente, você dependia de uma interrupção ou de alguma indicação de que algo não estava funcionando” para saber quando uma correção era necessária – eventos que provavelmente já degradam a experiência do cliente antes que você os conhecesse.

Ferramentas AIOps

Muitas plataformas AIOps foram construídas em sistemas de monitoramento com uma longa história. Outros começaram em laboratórios de IA e cresceram para o mercado. Boas ferramentas AIOps geram suposições prospectivas sobre a carga de máquina e, em seguida, observam se algo se desvia dessas estimativas. As anomalias podem ser transformadas em alertas que geram e-mails, postagens no Slack ou, se o desvio for grande o suficiente, alertam com mensagens aos responsáveis. 

Ferramentas sofisticadas de AIOps também oferecem “análise de causa raiz”, que cria fluxogramas para rastrear como os problemas podem se espalhar pelas várias máquinas em um aplicativo empresarial moderno. Qualquer pessoa que esteja considerando adotar uma plataforma AIOps vai querer avaliar o quão bem cada oferta de AIOps se integra a seus bancos de dados e serviços específicos. 

As seguintes ferramentas AIOps estão entre as melhores disponíveis hoje:

• AppDynamics
• BigPanda
• Datadog
• Dynatrace
• GitHub Copilot
• IBM Watson Cloud Pak para AIOps
• LogicMonitor
• Moogsoft
• New Relic One
• Splunk

Casos de uso de AIOps

AIOps já pode estar trabalhando em seu portfólio de TI, mesmo sem você saber. Os sistemas CRM ou ERP avançados costumam ter um gerenciamento inteligente integrado. A maioria das principais plataformas de nuvem usa ferramentas de monitoramento e gerenciamento com Machine Learning.

Mas confiar na funcionalidade incorporada nas soluções pontuais tem suas desvantagens. Em pesquisa realizada através da AIOps Exchange, 65% das organizações de TI disseram que ainda contam com abordagens de monitoramento – inteligentes ou não – que são isoladas, baseadas em regras ou que não cobrem as necessidades de todo o ambiente de TI. E, de acordo com recente pesquisa BigPanda, 42% das organizações de TI usam mais de 10 ferramentas de monitoramento diferentes para seus ambientes de TI.

Foi assim que Carhartt começou com AIOps. “Anteriormente, para os diferentes ambientes, tínhamos que monitorá-los de forma independente”, diz Hill. Para gerenciar essa complexidade, Hill optou por combinar o monitoramento em duas plataformas, optando primeiro pelo AppDynamics para monitorar o desempenho do aplicativo e, posteriormente, adicionando o Turbonomic para controlar a infraestrutura do Carhartt.

Problemas de desempenho no site da empresa durante as corridas de compras (Black Friday e Cyber ​​Monday) forçaram uma mudança. A empresa percebeu a ocorrência, mas os clientes já haviam sentido a degradação do serviço, diz Hill.

Desde que Carhartt implantou o AppDynamics no outono de 2017, os picos durante a Black Friday e a Cyber ​​Monday foram atingidos com tempo de inatividade zero.

“Tivemos um crescimento recorde”, diz ele. “Crescemos o dobro da taxa do mercado como um todo, sem nenhuma interrupção ou degradação de desempenho que tínhamos experimentado anteriormente.”

Carhartt adicionou Turbonomic no início de 2019 para gerenciamento de recursos de ambientes locais e em nuvem. Com o novo sistema, a utilização aumentou de 70% para 92%, diz ele. “Isso provavelmente nos salvou 25% dos custos de infraestrutura.”

As necessidades de aumento de utilização são processadas automaticamente, sem intervenção humana, enquanto diminuições na capacidade ainda requerem aprovação humana.

“Ele vê que temos um desafio de capacidade e envia uma solicitação de mudança ao ServiceNow“, diz Hill. “Quando temos capacidade demais, ele cria um tíquete no ServiceNow e alguém o examina primeiro. É uma revisão rápida – apenas um clique. Por enquanto, não preciso automatizar isso.”

A próxima etapa da empresa é automatizar tarefas de negócios, como processar pedidos de clientes usando reconhecimento de texto e processamento de linguagem natural.

Adoção de AIOps

Em 2023, 40% das empresas usarão AIOps para monitoramento de aplicativos e infraestrutura, de acordo com o Gartner. Mas, para todos os efeitos, a adoção de AIOps ainda está em seus estágios iniciais. De acordo com uma pesquisa de 2019 patrocinada pela Loom Systems, apenas 5% das empresas implementaram AIOps. O que prejudica a adoção é que há muitos fornecedores no mercado, diz Akash Bhatia, diretor administrativo e partner do Boston Consulting Group. “Quase muitos.”

E com 59% das organizações na fase de exploração, de acordo com o relatório da Loom Systems, ainda é difícil para os clientes descobrirem exatamente o que estão oferecendo. Além disso, muitos fornecedores operam em apenas um segmento de AIOps, diz Bhatia, como monitoramento de desempenho de aplicativos, gerenciamento de infraestrutura ou monitoramento e diagnóstico de desempenho de rede. Mas o mercado dá sinais de consolidação à medida que a tecnologia amadurece, acrescenta.

A IDC prevê que o mercado de AIOps, que chama de análise de operações de TI, crescerá de US $2,9 bilhões em 2018 para US $4,5 bilhões em 2023 , com a maior parte do crescimento vindo de AIOps como serviço. E embora AIOps seja frequentemente agregada a plataformas de software corporativo ou serviços em nuvem, empresas maiores estão começando a investir em AIOps como um item de orçamento autônomo, diz Stephen Elliot, analista e vice-presidente de programa de AIOps da IDC.

“Eles estão percebendo que estão em um mundo multicloud”, diz ele. “E eles têm uma transformação ágil acontecendo, e eles têm equipes de DevOps, e estão percebendo que precisam se mover mais rápido e que a complexidade está aumentando”.

Proposta de valor AIOps

As empresas que utilizam AIOps estão começando a ver a importância de mudar de sistemas que realizam análises e previsões para aqueles que tomam decisões por conta própria. Entre na automação.

“Eles precisam de ferramentas que possam coletar grandes quantidades de informações, aplicar análises, reduzir o ruído e conduzir a uma identificação e resolução de problemas mais rápidas”, diz Elliot.

A automação também requer maior integração de AIOps. Um problema com o desempenho do aplicativo pode ser devido a um problema de software, de rede ou de hardware. Em um ambiente com várias nuvens, a causa raiz pode estar em uma nuvem ou em outra nuvem ou ser o resultado de uma combinação de fatores. Se sua infraestrutura de AIOps estiver fragmentada, encontrar e corrigir as causas raiz dos problemas pode ser um desafio.

“Então você está de volta ao combate corpo a corpo, onde cada grupo tem suas próprias ferramentas”, disse David Link, CEO da ScienceLogic, um fornecedor de AIOps. “Se você tiver uma ferramenta exclusiva para cada iniciativa de aplicativo, não poderá dimensionar a empresa dessa maneira.”

Enquanto isso, as empresas que implantaram AIOps, como a Carhartt, estão descobrindo que seus investimentos estão valendo a pena. De acordo com uma pesquisa da Enterprise Management Associates, 81% das empresas que usam AIOps relatam um retorno positivo sobre o investimento. Na verdade, 42% disseram que o valor dos AIOps excede “drasticamente” os custos.

De acordo com a EMA, os seis casos de uso mais comuns para AIOps são infraestrutura e desempenho de aplicativos de domínio cruzado, gerenciamento de capacidade e otimização de infraestrutura, DevOps e agile, gerenciamento de experiência do cliente e usuário final e alinhamento de negócios, gerenciamento de custos e gerenciamento de mudanças.

AIOps como gerador de receita

A subsidiária CBTS da Cincinatti Bell fornece serviços de comunicação para clientes empresariais. CBTS costumava significar “Cincinnati Bell Technology Solutions”, mas à medida que a empresa se expandia para outras regiões, agora significa “Consult Build Transform Support”, diz Joe Putnick, diretor de inovação da empresa.

Mudar para AIOps foi fundamental para ajudar a melhorar os tempos de reação, diz ele, mas agora se tornou uma fonte de novas oportunidades de negócios. Por exemplo, antes de a empresa recorrer aos AIOps, levaria horas, dias ou “nunca” para colocar o equipamento do cliente nos sistemas de monitoramento, gerenciamento e faturamento CBTS, diz Putnick.

“Agora reduzi o provisionamento de cinco horas para dois minutos”, diz Putnick. “E quando digo provisionamento, quero dizer o provisionamento completo em todo o gerenciamento de serviços de TI e sistemas de gerenciamento de eventos. Sei que essas estatísticas são bastante convincentes.”

A empresa também está usando AIOps para analisar padrões de uso e automatizar respostas. “Estamos aplicando AIOps para prever onde a capacidade precisa estar para que possamos manter o tempo máximo de atividade e a máxima satisfação do cliente”, diz ele.

A AIOps ajudou o CBTS a crescer de menos de 40 sites/mês para mais de 500 instalações médias/mês, diz Putnick – com o mesmo número de pessoas.

O CBTS usa uma combinação de ferramentas incorporadas à AWS, seus próprios aplicativos codificados dentro do ServiceNow, aprendizado de máquina personalizado e algoritmos adaptativos, bem como ferramentas AIOps da ScienceLogic. A seguir: serviços de valor agregado para seus clientes. Por exemplo, chatbots de atendimento que a CBTS fornecerá a seus clientes podem se tornar mais inteligentes e responsivos usando dados, análises e previsões que saem de seus sistemas AIOps.

AIOps e provedores de serviços gerenciados

Mas para ver todo o potencial dos AIOps, você não deve procurar além do setor de provedor de serviços gerenciados (MSP).

“É provavelmente a maior parte do mercado agora”, diz Justin Richie, diretor de ciência de dados da Nerdery, uma consultoria de serviços digitais. “Eles estão definitivamente tentando investir em suporte algorítmico onde podem. Eles sabem que, fora do hardware, sua maior despesa é o capital humano.”

Para MSPs, AIOps significa maior eficiência, custos mais baixos e tempos de resolução mais rápidos – todos diferenciais competitivos neste setor.

“É metade de nossa proposta de valor para AIOps”, disse Raghu Kamath, vice-presidente sênior de estratégia e operações da MSP NetEnrich, com sede em San Jose, que implementou AIOps em mais de 1.000 clientes. “Começamos a implementá-lo em alguns clientes e, em seguida, estendê-lo gradualmente em nossa base de clientes nos últimos doze meses. Agora, mais de 50% de nossos clientes estão na plataforma AIOps.”

Um dos benefícios mais óbvios e imediatos para o NetEnrich foi a redução do ruído. Alarmes falsos criam trabalho desnecessário para os funcionários, e reduzem os tempos de resposta para os clientes.

“Nosso tempo de resposta para detectar e agir aumentou – nosso tempo médio para reparo se tornou pelo menos 30% mais rápido após a implementação de AIOps”, diz Kamath. “E vai continuar a aumentar à medida que AIOps se torna mais madura e traz mais modelos de inferência.”

Como a NetEnrich usa AIOps em muitos ambientes diferentes de clientes, Kamath tem uma perspectiva única sobre a tecnologia. Primeiro, ele descobriu que quanto mais homogêneo o ambiente, mais fácil é implantar AIOps.

“Fica muito mais complexo quando você começa a integrar todos esses ambientes diferentes”, diz ele.

Além disso, os clientes que usam infraestrutura de nuvem pública têm uma vantagem porque os ambientes são mais consistentes. Mas, há obstáculos ocasionais para conseguir que fornecedores de nuvem abram seus sistemas.

“Mas, também os fornecedores de nuvem pública já estão mudando de posição”, diz ele. “Se você olhar a quantidade de dados a que tinha acesso há dois anos, até agora, ficou muito melhor.”

Aproveitar AIOps para aplicativos e hardware legados é complicado, diz Kamath. “Se você não tem logs suficientes, fica muito difícil inferir qualquer coisa. É por isso que encorajamos nossos clientes a acelerar suas transformações digitais e modernizar seus aplicativos.”

Link: https://www.cio.com/article/3529772/what-is-aiops-injecting-intelligence-into-it-operations.html?utm_source=Adestra&utm_medium=email&utm_content=Title%3A%20What%20is%20AIOps%3F%20Injecting%20intelligence%20into%20IT%20operations&utm_campaign=CIO%20US%20First%20Look&utm_term=CIO%20US%20Editorial%20Newsletters&utm_date=20210915135440&huid=88a86ab9-9d29-4e37-b689-2fccad82d0fa