AIops nos está llevando a la tierra prometida operativa para la computación en la nube, pero tenemos que ser lo suficientemente inteligentes para saber cómo seguir.
por David Linthicum
Nuestra capacidad para aumentar la tecnología con inteligencia artificial y aprendizaje automático no parece tener límites. Ahora tenemos análisis impulsados por IA, Internet de las cosas inteligente, IA en el borde y, por supuesto, herramientas AIops.
En esencia, las herramientas AIops realizan automatizaciones inteligentes. Estos incluyen autoreparación, mantenimiento proactivo, incluso trabajar con sistemas de seguridad y gobierno para coordinar acciones, identificar un problema de rendimiento como una infracción.
También debemos considerar el descubrimiento, o la capacidad de recopilar datos en curso y aprovechar esos datos para entrenar el motor de conocimiento. Esto permite que las bases de conocimientos se vuelvan más inteligentes. Un mayor conocimiento sobre cómo se comportan o es probable que se comporten los sistemas administrados crea una mejor capacidad para predecir problemas y ser proactivo en cuanto a las correcciones y los informes.
Algunas de las otras ventajas de la automatización AIops:
- Eliminar a los humanos de los procesos de cloudops, alertándolos solo cuando las cosas requieran intervención manual. Esto significa menos personal operativo y menores costos.
- Generación automática de tickets de problemas e interacción directa con las operaciones de soporte, eliminando todos los procesos manuales y no automatizados.
- Encontrar la causa raíz de un problema y solucionarlo, ya sea a través de mecanismos automáticos o manuales (autorreparación).
Algunas de las ventajas del descubrimiento de AIops:
- Integrar AIops con otras herramientas empresariales, como devops, gobernanza y operaciones de seguridad.
- Buscando tendencias que permitan al equipo operativo ser proactivo, como se mencionó anteriormente.
- Examinando una gran cantidad de datos de los recursos bajo administración y proporcionando resúmenes significativos, lo que permite una acción automatizada basada en datos resumidos.
AIops es una tecnología poderosa. ¿Cuáles son algunos de los obstáculos para aprovechar al máximo los AIops y el poder de las herramientas? La respuesta rápida son los humanos. Descubro que las herramientas de AIOps no se utilizan ni se consideran, principalmente debido a problemas de presupuesto miope. Si se utilizan, no se aprovechan de manera óptima.
Aunque sería fácil culpar a las propias organizaciones de TI, el problema más importante es la falta de una masa crítica de mejores prácticas sobre la forma correcta de utilizar AIops. Incluso algunos de los proveedores están empujando a sus propios clientes en las direcciones equivocadas, y yo paso mucho tiempo estos días intentando corregir el rumbo.
El problema central es la complejidad de las herramientas AIops en sí mismas, lo que es irónico considerando que se supone que deben combatir las complejidades operativas de la computación en nube. La dificultad para configurar correctamente las herramientas es sistémica.
¿Cuáles son las mejores prácticas que se ignoran o malinterpretan? Tengo algunos para compartir esta vez, pero más en el futuro:
- No hay una comprensión centralizada de los sistemas gestionados. Las personas que utilizan las herramientas de AIops no tienen una comprensión holística de lo que significan todos los sistemas, aplicaciones y bases de datos.
- Falta de integración con otras herramientas de operaciones, como seguridad y gobernanza. La falta de coordinación entre los silos de herramientas podría generar más vulnerabilidades.
- Inexperiencia en el funcionamiento de las herramientas más allá de lo básico enseñado en la formación inicial . Estas complejas herramientas requieren que comprenda el funcionamiento de los motores de IA, el uso correcto de la automatización y, lo que es más importante, la forma correcta de probar estas herramientas.
Odiaría tener su propia solución AIops más inteligente que usted. La mejor manera de evitarlo es tratar de no ser tonto, simplemente decir.Relacionado:
Fuente: https://www.infoworld.com/article/3575867/when-aiops-tools-outsmart-you.html
