¿Qué es AIOps?

Si bien AIOps y DevOps tienen orígenes diferentes, no son conceptos opuestos, sino complementarios. Aquí te explicamos mejor cómo se relacionan:

• DevOps es la cultura y el proceso que tiene como objetivo acelerar el ciclo de vida de la entrega de software integrando el desarrollo y las operaciones. Se enfoca en la colaboración, la automatización y las canalizaciones de CI/CD.
• AIOps es el motor inteligente que potencia la cadena de herramientas de DevOps. Proporciona la analítica avanzada y la automatización necesarias para administrar la complejidad que generan las prácticas modernas de DevOps.

En resumen, DevOps crea la canalización de movimiento rápido y AIOps garantiza que esa canalización se ejecute de manera confiable y eficiente detectando, diagnosticando y resolviendo problemas automáticamente.

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

La plataforma de AIOps transfiere y centraliza grandes flujos de datos (incluidas métricas, registros, seguimientos y eventos) de todo el panorama de TI para crear una imagen completa y en tiempo real del estado del sistema.

Con el aprendizaje automático, la plataforma correlaciona y analiza estos datos para distinguir los indicadores críticos del ruido. Detecta anomalías automáticamente, agrupa alertas relacionadas y señala la causa raíz probable, lo que presenta estadísticas prácticas a los equipos de TI a través de paneles unificados y alertas específicas.

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

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

1. Reactiva: Las organizaciones en esta primera etapa 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 desglosar silos y promover la colaboración integrando fuentes de datos en una estructura unificada y mejorando la administración de servicios de TI (ITSM).
3. Analítica: La tercera etapa implica implementar una estrategia de análisis integral que priorice la accesibilidad de los datos para todas las partes interesadas. Si mejoran los procesos de ITSM y definen estándares de medición y métricas clave, las organizaciones pueden lograr mejores resultados.
4. Prescriptiva: En este punto, las organizaciones priorizaron la automatización y usan el aprendizaje automático con frecuencia. La automatización, que complementa la interacción humana, se convirtió en un componente clave de los procesos de ITSM. Además, se pueden usar estadísticas comparativas para medir las mejoras y el impacto comercial.
5. Automatizada: En el nivel más alto de madurez, las organizaciones logran una automatización total y modelos predictivos de aprendizaje automático que operan sin intervención humana. Las partes interesadas comparten datos sin problemas y hay transparencia total en las estadísticas. Esto ayuda a promover la toma de decisiones proactiva y basada en el valor empresarial.

Comprender los diferentes tipos de soluciones de AIOps es fundamental para elegir la plataforma adecuada y aplicarla de manera eficaz. Las soluciones de AIOps se pueden clasificar en dos tipos principales:

• AIOps centrado en el dominio: Estas herramientas especializadas basadas en IA supervisan y administran el rendimiento de un área específica de las operaciones de TI, como redes, aplicaciones y entornos de computación en la nube. Por ejemplo, una plataforma de AIOps centrada en el dominio podría dedicarse a supervisar el rendimiento de la red y usar la IA para detectar y diagnosticar anomalías en ella.
• AIOps independiente del dominio: Estas soluciones están diseñadas para escalar la analítica predictiva y la automatización de IA en áreas más amplias de redes y organizaciones. Recopilan y analizan datos de eventos de diversas fuentes en todo el panorama de TI para proporcionar estadísticas y correlaciones integrales. Por ejemplo, una plataforma de AIOps independiente del dominio podría transferir datos de varias herramientas de supervisión, sistemas de seguridad y plataformas de administración de servicios de TI (ITSM) para proporcionar una visión integral de las operaciones de TI y, así, identificar correlaciones entre eventos en diferentes dominios.

AIOps proporciona una variedad de aplicaciones funcionales en diferentes situaciones de operaciones de TI:

Para garantizar que los servicios sigan siendo rápidos y confiables, AIOps supervisa de forma proactiva el rendimiento de la infraestructura de TI. Analiza datos históricos y en tiempo real para aprender qué es normal, lo que le permite detectar desviaciones sutiles que indican un problema futuro, como una fuga de memoria o un tiempo de respuesta degradado. Así, los equipos pueden solucionar problemas antes de que estos interrumpan los servicios.

AIOps facilita la automatización de flujos de trabajo de respuesta ante incidentes a través de la integración con herramientas de automatización de TI y plataformas de organización. Cuando se detecta un incidente, AIOps puede activar automáticamente acciones de corrección predefinidas, como reiniciar servicios, escalar recursos o ejecutar secuencias de comandos 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 revertir cualquier implementación de código problemática reciente.

Aprovechar el aprendizaje automático para analizar y correlacionar datos de diversas fuentes de TI, incluidos registros, métricas, tráfico de red y datos de configuración, para ayudar a realizar un análisis inteligente de la causa raíz. Esta funcionalidad permite que AIOps identifique las causas subyacentes de los problemas de TI a través de la identificación de relaciones y dependencias complejas que podrían pasar desapercibidas en un análisis humano. Por ejemplo, si se detecta un problema de rendimiento de la base de datos, 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 raíz es una consulta lenta, un conflicto de recursos del servidor o un cuello de botella de la red.

AIOps mejora la seguridad aplicando el mismo principio de detección de anomalías para protegerse contra las amenazas. Analiza el tráfico de red, el comportamiento de los usuarios y los registros del sistema para establecer una línea de base de la actividad normal. Luego, marca las desviaciones sospechosas que indican posibles violaciones de la seguridad, como los patrones inusuales de acceso a los datos o los intentos de acceso desde ubicaciones inesperadas, lo que activa alertas para el equipo de seguridad.

Incorpora algoritmos inteligentes para analizar y contextualizar alertas, y priorizarlas de forma dinámica en función de la gravedad, el impacto empresarial y las dependencias. Esta funcionalidad va más allá de las alertas simples basadas en umbrales, ya que reduce el ruido de las alertas y garantiza que los equipos de TI se enfoquen en las notificaciones más críticas y prácticas.

Realiza análisis de tendencias y aplica algoritmos de planificación de capacidad para identificar de forma proactiva posibles cuellos de botella en el rendimiento y optimizar la asignación de recursos. A través del análisis de datos históricos de rendimiento y la predicción de las necesidades futuras de recursos, AIOps puede proporcionar recomendaciones para ajustar los recursos, como escalar verticalmente los recursos de procesamiento 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 una carga máxima, con lo que puede recomendar un escalamiento proactivo de las instancias del servidor web para garantizar una experiencia de usuario coherente durante los períodos de mayor actividad. 

La implementación de AIOps requiere un enfoque estratégico que considere varios factores, como la calidad de los datos, la integración y el desarrollo de habilidades. Aquí tienes una descripción general de alto nivel sobre cómo implementar AIOps en tu organización:

• Alinea AIOps con los objetivos comerciales: Define objetivos claros para la implementación de AIOps y alínealos con la estrategia comercial general de tu organización. Por ejemplo, si el objetivo de tu organización es mejorar la satisfacción del cliente, podrías enfocarte en usar AIOps para reducir el tiempo de inactividad y mejorar la confiabilidad del servicio.
• Conecta tus datos de eventos a tus herramientas de AIOps: Integra datos de varias fuentes y herramientas de supervisión para proporcionar una vista unificada de tu entorno de TI. Esto podría implicar la integración con herramientas de supervisión existentes, sistemas de administración de registros y plataformas ITSM.
• Reduce el ruido: Implementa estrategias para filtrar las alertas y notificaciones irrelevantes y enfocarte en los problemas más importantes. Esto podría implicar usar la IA para correlacionar alertas, identificar patrones y suprimir falsos positivos.
• Enriquece y normaliza tus datos de eventos y tus incidentes: Estandariza y enriquece los datos de eventos para facilitar una respuesta más rápida y la colaboración entre los equipos. Esto podría implicar agregar información contextual a las alertas, como los sistemas, las aplicaciones y los usuarios afectados.
• Crea flujos de trabajo de corrección automatizados: Comienza por identificar incidentes comunes y repetitivos. Crea y prueba guías automatizadas que AIOps puede activar para resolver estos problemas de forma instantánea, lo que libera a los ingenieros humanos para que se enfoquen en problemas más complejos.
• Garantiza datos de alta calidad: La eficacia de AIOps depende de la calidad de los datos que se ingresan en el sistema. Asegúrate de que tus datos sean precisos, completos y coherentes para evitar estadísticas o predicciones inexactas.
• Aprovecha las APIs y los SDKs abiertos: Las APIs y los SDKs abiertos son esenciales para integrar AIOps con los sistemas existentes 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 moderna de AIOps. En lugar de un solo producto, ofrece una plataforma flexible para implementar el flujo de trabajo “Observar, analizar y actuar”.

• Para la capa "Observar":
• Paquete de Observabilidad de Google Cloud (Cloud Logging, Cloud Monitoring y Cloud Trace): Esta es la base para la recopilación de datos. Transfiere automáticamente métricas, registros y seguimientos de todos tus entornos de Google Cloud, híbridos y de múltiples nubes, lo que proporciona los datos sin procesar necesarios para el análisis.
• Para la capa "Analizar" (análisis y diagnóstico):
• BigQuery: Este almacén de datos sin servidores actúa como el motor de análisis central. Puede almacenar y procesar petabytes de datos operativos de Cloud Observability. Puedes ejecutar consultas complejas para analizar tendencias históricas y, además, identificar patrones en conjuntos de datos dispares.
• Vertex AI: Aquí es donde la “IA” en AIOps cobra vida. Puedes usar Vertex AI para crear, entrenar y, luego, implementar modelos de aprendizaje automático personalizados para la detección avanzada de anomalías, alertas predictivas y análisis de causa raíz directamente en los datos almacenados en BigQuery.
• Para la capa "Actuar" (automatizar y corregir):
• Cloud Functions y Cloud Run: Estos servicios de computación sin servidores son perfectos para ejecutar acciones de corrección automatizadas. Una estadística de Vertex AI o una alerta de Cloud Monitoring pueden activar una Cloud Function para reiniciar automáticamente un Pod, escalar un servicio o publicar una notificación detallada en una herramienta de colaboración.
• Workflows: Este servicio te permite organizar secuencias complejas de acciones en varios servicios de Google Cloud. Puedes diseñar guías de corrección sofisticadas y de extremo a extremo que se activan automáticamente con eventos de AIOps, lo que garantiza una respuesta ante incidentes coherente y confiable.