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Cresce o emprego de Inteligência Artificial em operações de TI

Ultimamente, está crescendo o conceito e o emprego de inteligência artificial para operações de TI (AIOps) – que o Gartner define como “a combinação de IA (Inteligência Artificial), big data e Aprendizado de Máquina para gerenciar funções principais de operações de TI, incluindo monitoramento de disponibilidade e desempenho, correlação e análise de eventos, e gerenciamento e automação de serviços de TI”. O Gartner previu que o uso de AIOps e ferramentas de monitoramento de experiência digital para monitorar aplicativos e infraestrutura aumentará de meros 5% em 2018 para 30% em 2023.

O cenário atual, com as empresas descentralizando seus escritórios e migrando para o home office, pode ter acelerado o reconhecimento de que a TI precisa ser executada no modo mais “transparente” possível. Mas as implicações dos AIOps vão muito além da recente crise da COVID-19. Como grande parte do impulso das atividades de TI foi no desenvolvimento, dimensionamento e suporte à IA em suas empresas, estamos em um ponto em que a IA nos ajudará a criar, implantar e gerenciar nossa próxima geração de IA.

O que os AIOps podem fazer por uma loja de TI corporativa?

Jessica Rockwood, vice-presidente de engenharia da IBM Watson, contou os caminhos em uma publicação recente, que coincidiu com o anúncio da IBM de recursos aprimorados de AIOps em sua plataforma Watson:

“Com a coleta dados de uma variedade heterogênea de fontes na infraestrutura de TI, de alertas de desempenho a tickets de incidentes. Esses dados podem ser usados ​​para permitir reduções de custos e ajudar a obter maior produtividade, reconhecendo uma hora específica do dia em que a demanda por recursos de TI é baixa, e deslocando recursos de computação automaticamente”.

“Se não forem desejados ajustes automáticos, os dados poderão ser exibidos em um formato visual que forneça aos gerentes de operações de TI ou aos engenheiros de confiabilidade. Os planos de ação recomendados e a lógica por trás dessas recomendações podem ser exibidas e explicadas pela AIOp”.

“Os AIOps automatizam tarefas como mudar o tráfego de um roteador para outro, liberando espaço em uma unidade ou reiniciando um aplicativo”.

“Os sistemas de IA também podem ser treinados para se autocorrigir, para que os gerentes de TI e suas equipes possam dedicar seu tempo a trabalhos de maior valor, enquanto simultaneamente obtêm total visibilidade das operações da empresa”.

O que entra em uma plataforma AIOps?

Sameer Padhye, Bishnu Nayak e Enzo Signore destacam os elementos essenciais de seu e-book, AIOps for Dummies:

  • Ingestão de dados abertos: uma plataforma AIOps coleta dados que podem incluir “informações operacionais, como falhas, logs, métricas de desempenho, alertas de logs, tickets e muito mais. A capacidade de ingerir dados das mais diversas fontes de dados é fundamental, pois permite uma visualização precisa e em tempo real de todas as partes móveis nos ambientes híbridos de TI “.
  • Descoberta automática: “As empresas precisam de um processo de descoberta automática que colete dados automaticamente em todos os domínios de infraestrutura e aplicativos – incluindo implantações locais, virtualizadas e em nuvem. A descoberta automática também identifica todos os dispositivos de infraestrutura, os aplicativos em execução e os resultados resultantes de transações comerciais “.
  • Correlação: “A plataforma AIOps correlaciona esses dados de forma contextual. Precisa determinar os relacionamentos entre os elementos da infraestrutura, entre um aplicativo e sua infraestrutura, e entre as transações comerciais e os aplicativos”.
  • Visualização: “a visualização permite que as operações de TI “identifiquem rapidamente os problemas e tomem as ações corretivas”.
  • Aprendizado de máquina: “As soluções da AIOps usam aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado para determinar padrões de eventos em uma série temporal. Eles também detectam anomalias dos comportamentos e limites esperados e preveem interrupções e problemas de desempenho”.
  • Automação: “A automação fornece ROI (Retorno sobre Investimento) automatizando tarefas humanas de operações de TI, reduzindo despesas operacionais significativas e acelerando a inovação. Também reduz o MTTR (Tempo médio para reparo) e pode melhorar a satisfação do cliente”.

A crise do COVID-19 pressionou os líderes de TI a cortar gastos e a encontrar maneiras de fazer muito mais com muito menos. Ao mesmo tempo, há uma demanda insaciável por abordagens orientadas por IA que inevitavelmente sobrecarregarão as infraestruturas de TI. Por exemplo, no ano passado, os analistas do Gartner descobriram que os projetos gerais de IA estavam se multiplicando. O número médio de projetos de IA existentes era quatro, mas os participantes esperavam adicionar mais seis projetos nos próximos 12 meses e outros 15 nos próximos três anos. Com isso, a própria IA está fornecendo uma maneira de oferecer suporte a uma infraestrutura viável para suportar o crescente volume de iniciativas de IA.

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