¿Qué es AIOps?

Aunque la AIOps y DevOps tienen orígenes diferentes, no son conceptos que compitan entre sí, sino que se complementan. La relación se entiende mejor de la siguiente forma:

• DevOps es la cultura y el proceso que tiene como objetivo acelerar el ciclo de vida del envío de software mediante la integración del desarrollo y las operaciones. Se centra en la colaboración, la automatización y los flujos de procesamiento de CI/CD.
• AIOps es el motor inteligente que potencia la cadena de herramientas de DevOps. Proporciona las analíticas avanzadas y la automatización necesarias para gestionar la complejidad que crean las prácticas modernas de DevOps.

En resumen, DevOps crea la cadena de suministro de software de alta velocidad, y AIOps se encarga de que esa cadena funcione de forma fiable y eficiente detectando, diagnosticando y resolviendo problemas automáticamente.

Las plataformas de AIOps suelen funcionar en un proceso de tres partes: observar, interactuar y actuar.

La plataforma de AIOps ingiere y centraliza grandes flujos de datos (como métricas, registros, rastreos y eventos) de todo el panorama de TI para crear una imagen completa y en tiempo real del estado de los sistemas.

Mediante el aprendizaje automático, la plataforma relaciona y analiza estos datos para distinguir las señales críticas del ruido. Detecta anomalías automáticamente, agrupa las alertas relacionadas y señala la causa raíz probable, presentando información valiosa a los equipos de TI a través de paneles de control unificados y alertas específicas.

Según su análisis, la plataforma activa respuestas automatizadas para resolver problemas. Esto puede ir desde notificar al equipo adecuado hasta ejecutar flujos de trabajo de corrección automatizados (como reiniciar un servicio, escalar recursos o revertir un cambio), a menudo incluso antes de que intervengan los operadores humanos.

El proceso hacia la madurez de AIOps suele implicar varias etapas:

1. Reactivación: las empresas que se encuentran en esta primera fase trabajan de forma independiente y recopilan datos sobre eventos solo con fines reactivos. Hay poca interacción entre los sistemas y la empresa.
2. Integrada: a medida que las empresas avanzan en la adopción de AIOps, pueden romper los silos y fomentar la colaboración integrando las fuentes de datos en una estructura unificada y mejorando la gestión de servicios de TI (ITSM).
3. Analítica: la tercera fase consiste en implementar una estrategia de analíticas integral que dé prioridad a la accesibilidad de los datos para todos los colaboradores. Al mejorar los procesos de ITSM y definir estándares de medición y métricas clave, las organizaciones pueden obtener mejores resultados.
4. Prescriptivo: en este punto, las empresas han convertido la automatización en una prioridad y usan el aprendizaje automático con frecuencia. La automatización, que complementa la interacción humana, se ha convertido en un componente clave de los procesos de ITSM. Además, las analíticas comparativas pueden usarse para medir las mejoras y el impacto en el negocio.
5. Automatizada: en el nivel más alto de madurez, las organizaciones alcanzan la automatización total y los modelos predictivos de aprendizaje automático que operan sin intervención humana. Los colaboradores comparten datos sin problemas y hay total transparencia en las analíticas. Esto ayuda a promover la toma de decisiones proactiva y basada en el valor empresarial.

Es fundamental conocer los distintos tipos de soluciones de AIOps para elegir la plataforma adecuada e implementarla de forma eficaz. Las soluciones de AIOps se pueden clasificar en dos tipos principales:

• AIOps centrada en el dominio: estas herramientas especializadas basadas en IA monitorizan y gestionan el rendimiento de un área específica de las operaciones de TI, como las redes, las aplicaciones y los entornos de cloud computing. Por ejemplo, una plataforma de AIOps centrada en un dominio podría centrarse específicamente en la monitorización del rendimiento de la red y usar la IA para detectar y diagnosticar anomalías en la red.
• AIOps agnóstica de dominio: estas soluciones están diseñadas para escalar la analítica predictiva y la automatización de la IA en redes más amplias y en los límites de la organización. Recogen y analizan datos de eventos de diversas fuentes en todo el panorama de TI para proporcionar información valiosa y correlaciones holísticas. Por ejemplo, una plataforma de AIOps independiente del dominio puede ingerir datos de varias herramientas de monitorización, sistemas de seguridad y plataformas de gestión de servicios de TI (ITSM) para proporcionar una visión integral de las operaciones de TI e identificar correlaciones entre eventos en diferentes dominios.

AIOps ofrece una serie de aplicaciones funcionales en distintos escenarios de operaciones de TI:

Para que los servicios sigan siendo rápidos y fiables, AIOps monitoriza de forma proactiva el rendimiento de la infraestructura de TI. Analiza datos históricos y en tiempo real para aprender qué es lo normal, lo que le permite detectar desviaciones sutiles que indican un problema futuro, como una pérdida de memoria o un tiempo de respuesta cada vez más lento. De esta forma, los equipos pueden solucionar los problemas antes de que provoquen una interrupción del servicio.

AIOps facilita la automatización de los flujos de trabajo de respuesta a incidentes al integrarse con herramientas de automatización de TI y plataformas de orquestación. Cuando detecta un incidente, AIOps puede activar automáticamente acciones de corrección predefinidas, como reiniciar servicios, escalar recursos o ejecutar scripts de diagnóstico, sin intervención manual. Por ejemplo, si AIOps detecta un error en una aplicación web, puede iniciar automáticamente un flujo de trabajo para reiniciar el servidor de la aplicación y restaurar cualquier implementación de código problemática reciente.

Aprovecha el aprendizaje automático para analizar y correlacionar datos de diversas fuentes de TI, como registros, métricas, tráfico de red y datos de configuración, para realizar análisis de causa raíz inteligentes. Esta función permite a AIOps identificar las causas subyacentes de los problemas de TI al detectar relaciones y dependencias complejas que podrían pasar desapercibidas en un análisis humano. Por ejemplo, si se detecta un problema de rendimiento en una base de datos, la AIOps puede correlacionar los registros de la base de datos con las métricas del servidor y los datos de latencia de la red para identificar si la causa principal es una consulta lenta, una contención de recursos del servidor o un cuello de botella en la red.

La AIOps mejora la seguridad aplicando el mismo principio de detección de anomalías para protegerse frente a las amenazas. Analiza el tráfico de red, el comportamiento de los usuarios y los registros del sistema para establecer un valor de referencia de actividad normal. A continuación, señala las desviaciones sospechosas que indican una posible brecha de seguridad, como patrones de acceso a datos inusuales o intentos de inicio de sesión desde ubicaciones inesperadas, y activa alertas para el equipo de seguridad.

Incorpora algoritmos inteligentes para analizar y contextualizar las alertas, priorizándolas dinámicamente en función de su gravedad, su impacto empresarial y sus dependencias. Esta función va más allá de las simples alertas basadas en umbrales, ya que reduce el ruido de las alertas y garantiza que los equipos de TI se centren en las notificaciones más críticas y útiles.

Realiza análisis de tendencias y algoritmos de planificación de capacidad para identificar de forma proactiva posibles cuellos de botella en el rendimiento y optimizar la asignación de recursos. Al analizar los datos del rendimiento histórico y predecir las necesidades de recursos futuras, AIOps puede proporcionar recomendaciones para ajustar los recursos, como aumentar los recursos de computación o reequilibrar las cargas de trabajo, para mantener un rendimiento óptimo y evitar la degradación del servicio. Por ejemplo, AIOps puede analizar las tendencias de rendimiento de las aplicaciones y predecir cuándo es probable que una aplicación web experimente un pico de carga. De esta forma, puede recomendar el escalado proactivo de las instancias de servidor web para garantizar una experiencia de usuario coherente durante los momentos de mayor demanda. 

Implementar AIOps requiere un enfoque estratégico que tenga en cuenta varios factores, como la calidad de los datos, la integración y el desarrollo de competencias. A continuación, te ofrecemos un resumen de cómo implementar AIOps en tu organización:

• Alinear la AIOps con los objetivos empresariales: define objetivos claros para la implementación de la AIOps y alinea esos objetivos con la estrategia empresarial general de tu organización. Por ejemplo, si el objetivo de tu organización es mejorar la satisfacción del cliente, puedes centrarte en usar AIOps para reducir el tiempo de inactividad y mejorar la fiabilidad del servicio.
• Conecta tus datos de eventos con tus herramientas de AIOps: integra datos de diversas fuentes y herramientas de monitorización para ofrecer una vista unificada de tu entorno de TI. Esto puede implicar la integración con herramientas de monitorización, sistemas de gestión de registros y plataformas de ITSM que ya se usen.
• Reducir el ruido: implementa estrategias para filtrar las alertas y notificaciones irrelevantes y centrarte en los problemas más críticos. Esto puede implicar el uso de la IA para correlacionar alertas, identificar patrones y suprimir falsos positivos.
• Enriquece y normaliza los datos de tus eventos e incidentes: estandariza y enriquece los datos de los eventos para facilitar una respuesta más rápida y la colaboración entre equipos. Esto puede implicar añadir información contextual a las alertas, como los sistemas, las aplicaciones y los usuarios afectados.
• Crea flujos de trabajo de corrección automatizados: empieza por identificar los incidentes comunes y repetitivos. Crea y prueba playbooks automatizados que AIOps pueda activar para resolver estos problemas al instante, lo que permite a los ingenieros humanos centrarse en problemas más complejos.
• Asegúrate de que los datos sean de alta calidad: la eficacia de AIOps depende de la calidad de los datos que se introduzcan en el sistema. Asegúrate de que tus datos sean precisos, completos y coherentes para evitar obtener estadísticas o predicciones inexactas.
• Aprovechar las APIs y los SDKs abiertos: las APIs y los SDKs abiertos son esenciales para integrar la AIOps con los sistemas que ya se usan y personalizar las integraciones. Elige plataformas de AIOps que ofrezcan APIs y SDKs abiertos para garantizar una integración perfecta con tu entorno de TI.

Google Cloud proporciona un paquete de servicios potente e integrado que sirve como base para una estrategia de AIOps moderna. En lugar de un solo producto, ofrece una plataforma flexible para implementar el flujo de trabajo "Observar, Interactuar y Actuar".

• Para la capa "Observar":
• Suite de observabilidad de Google Cloud (Cloud Logging, Cloud Monitoring y Cloud Trace): es la base de la recogida de datos. Ingiere automáticamente métricas, registros y seguimientos de todos tus entornos de Google Cloud, híbridos y multinube, y proporciona los datos en bruto necesarios para el análisis.
• Para la capa "Interactuar" (analizar y diagnosticar):
• BigQuery: este almacén de datos sin servidor actúa como motor de analíticas central. Puede almacenar y procesar petabytes de datos operativos de Cloud Observability. Puedes ejecutar consultas complejas para analizar tendencias históricas e identificar patrones en conjuntos de datos dispares.
• Vertex AI: aquí es donde la "IA" de AIOps cobra vida. Puedes usar Vertex AI para crear, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático personalizados para la detección avanzada de anomalías, las alertas predictivas y el análisis de la causa raíz directamente en los datos almacenados en BigQuery.
• Para la capa de acción (automatizar y corregir):
• Cloud Functions y Cloud Run: estos servicios de computación sin servidor son perfectos para ejecutar acciones de corrección automatizadas. Una estadística de Vertex AI o una alerta de Cloud Monitoring pueden activar una función de Cloud Functions para reiniciar automáticamente un pod, escalar un servicio o publicar una notificación detallada en una herramienta de colaboración.
• Workflows: este servicio te permite orquestar secuencias complejas de acciones en varios servicios de Google Cloud. Puedes diseñar guías de solución integrales y sofisticadas que se activen automáticamente con los eventos de AIOps, lo que garantiza una respuesta a incidentes coherente y fiable.