O que é AIOps?

Embora a AIOps e o DevOps tenham origens diferentes, eles não são conceitos concorrentes, mas sim parceiros poderosos. A relação é melhor compreendida como:

• DevOps é a cultura e o processo que visam acelerar o ciclo de vida de entrega de software integrando desenvolvimento e operações. Ele se concentra na colaboração, automação e pipelines de CI/CD.
• A AIOps é o mecanismo inteligente que potencializa o conjunto de ferramentas de DevOps. Ela fornece a análise avançada e a automação necessárias para gerenciar a complexidade criada pelas práticas modernas de DevOps.

Em resumo, o DevOps cria o pipeline de movimentação rápida, e a AIOps garante que esse pipeline seja executado de forma confiável e eficiente, detectando, diagnosticando e resolvendo problemas automaticamente.

As plataformas de AIOps normalmente funcionam em um processo de três partes: observar, interagir e agir.

A plataforma de AIOps ingere e centraliza grandes fluxos de dados, incluindo métricas, registros, rastreamentos e eventos, de todo o cenário de TI para criar uma imagem completa e em tempo real da integridade do sistema.

Usando machine learning, a plataforma correlaciona e analisa esses dados para distinguir sinais críticos de ruídos. Ela detecta automaticamente anomalias, agrupa alertas relacionados e identifica a causa raiz provável, apresentando insights úteis para equipes de TI por meio de painéis unificados e alertas direcionados.

Com base na análise, a plataforma aciona respostas automatizadas para resolver problemas. Isso pode variar desde a notificação da equipe correta até a execução de fluxos de trabalho de correção automatizados, como reiniciar um serviço, escalonar recursos ou reverter uma mudança, muitas vezes antes mesmo da intervenção de operadores humanos.

A jornada rumo à maturidade da AIOps normalmente envolve várias etapas:

1. Reativa: as organizações nessa primeira fase trabalham de forma independente, coletando dados sobre eventos apenas para fins reativos. Há pouca interação entre os sistemas e a empresa.
2. Integrado: à medida que as empresas avançam na adoção de AIOps, elas podem quebrar silos e promover a colaboração integrando fontes de dados em uma estrutura unificada e melhorando o gerenciamento de serviços de TI (ITSM).
3. Analítica: a terceira fase envolve a implementação de uma estratégia de análise abrangente que prioriza a acessibilidade dos dados para todas as partes interessadas. Ao aprimorar os processos de ITSM e definir padrões de medição e métricas importantes, as organizações podem alcançar resultados melhores.
4. Prescritivo: neste ponto, as organizações priorizaram a automação e usam o machine learning com frequência. A automação, que complementa a interação humana, se tornou um componente essencial dos processos de ITSM. Além disso, a análise comparativa pode ser usada para medir melhorias e o impacto nos negócios.
5. Automatizado: no nível mais alto de maturidade, as organizações alcançam a automação total e modelos preditivos de aprendizado de máquina que operam sem intervenção humana. As partes interessadas compartilham dados de maneira integrada e há total transparência nas análises. Isso ajuda a promover uma tomada de decisões proativa e orientada pelo valor comercial.

É fundamental entender os diferentes tipos de soluções de AIOps para escolher a plataforma certa e implementá-la de forma eficaz. As soluções de AIOps podem ser categorizadas em dois tipos principais:

• AIOps centrada no domínio: essas ferramentas especializadas baseadas em IA monitoram e gerenciam a performance de uma área específica das operações de TI, como redes, aplicativos e ambientes de computação em nuvem. Por exemplo, uma plataforma de AIOps centrada no domínio pode se concentrar especificamente no monitoramento do desempenho da rede e usar IA para detectar e diagnosticar anomalias de rede.
• AIOps independente de domínio: essas soluções são projetadas para escalonar a análise preditiva e a automação de IA em limites organizacionais e de rede mais amplos. Elas coletam e analisam dados de eventos de diversas fontes em todo o cenário de TI para fornecer insights e correlações holísticas. Por exemplo, uma plataforma de AIOps independente de domínio pode ingerir dados de várias ferramentas de monitoramento, sistemas de segurança e plataformas de gerenciamento de serviços de TI (ITSM) para fornecer uma visão abrangente das operações de TI e identificar correlações entre eventos em diferentes domínios.

A AIOps oferece uma variedade de aplicativos funcionais em vários cenários de operações de TI:

Para garantir que os serviços permaneçam rápidos e confiáveis, a AIOps monitora proativamente o desempenho da infraestrutura de TI. Ela analisa dados históricos e em tempo real para aprender o que é normal, permitindo que ela detecte desvios sutis que sinalizam um problema futuro, como um vazamento de memória ou um tempo de resposta cada vez menor. Isso permite que as equipes corrijam problemas antes que eles causem uma interrupção no serviço.

A AIOps facilita a automação dos fluxos de trabalho de resposta a incidentes ao se integrar a ferramentas de automação de TI e plataformas de orquestração. Ao detectar um incidente, a AIOps pode acionar automaticamente ações de correção predefinidas, como reiniciar serviços, escalonar recursos ou executar scripts de diagnóstico, sem intervenção manual. Por exemplo, se a AIOps detectar um erro em um aplicativo da Web, ela poderá iniciar automaticamente um fluxo de trabalho para reiniciar o servidor do aplicativo e reverter qualquer implantação de código problemática recente.

Use o machine learning para analisar e correlacionar dados de diversas fontes de TI, incluindo registros, métricas, tráfego de rede e dados de configuração, para ajudar a realizar análises inteligentes de causa raiz. Com essa funcionalidade, a AIOps consegue identificar as causas dos problemas de TI ao analisar relações e dependências complexas que podem passar despercebidas na análise humana. Por exemplo, se for detectado um problema de desempenho do banco de dados, a AIOps pode correlacionar os registros do banco de dados com as métricas do servidor e os dados de latência da rede para identificar se a causa raiz é uma consulta lenta, uma disputa de recursos do servidor ou um gargalo de rede.

A AIOps melhora a segurança aplicando o mesmo princípio de detecção de anomalias para proteger contra ameaças. Ela analisa o tráfego de rede, o comportamento do usuário e os registros do sistema para estabelecer um valor de referência de atividade normal. Em seguida, ela sinaliza desvios suspeitos que indicam uma possível violação de segurança, como padrões de acesso aos dados incomuns ou tentativas de login de locais inesperados, acionando alertas para a equipe de segurança.

Incorpore algoritmos inteligentes para analisar e contextualizar alertas, priorizando-os dinamicamente com base na gravidade, no impacto nos negócios e nas dependências. Essa funcionalidade vai além dos alertas simples baseados em limites, reduzindo o ruído e garantindo que as equipes de TI se concentrem nas notificações mais críticas e úteis.

Realizar análise de tendências e algoritmos de planejamento de capacidade para identificar proativamente possíveis gargalos de desempenho e otimizar a alocação de recursos. Ao analisar dados históricos de desempenho e prever as necessidades futuras de recursos, a AIOps pode fornecer recomendações para ajustes de recursos, como escalonar recursos de computação ou reequilibrar cargas de trabalho, para manter o desempenho ideal e evitar a degradação do serviço. Por exemplo, a AIOps pode analisar tendências de desempenho de aplicativos e prever quando um aplicativo da Web provavelmente vai apresentar carga máxima, recomendando o escalonamento proativo de instâncias de servidor da Web para garantir uma experiência consistente do usuário durante os horários de pico. 

A implementação da AIOps exige uma abordagem estratégica, considerando vários fatores, como qualidade dos dados, integração e desenvolvimento de habilidades. Confira uma visão geral de alto nível de como implementar a AIOps na sua organização:

• Alinhe a AIOps com as metas de negócios: defina objetivos e metas claros para a implementação da AIOps, alinhando-os à estratégia geral de negócios da sua organização. Por exemplo, se a meta da sua organização é melhorar a satisfação do cliente, você pode se concentrar no uso da AIOps para reduzir o tempo de inatividade e melhorar a confiabilidade do serviço.
• Conecte seus dados de eventos às suas ferramentas de AIOps: integre dados de várias fontes e ferramentas de monitoramento para fornecer uma visão unificada do seu ambiente de TI. Isso pode envolver a integração com ferramentas de monitoramento, sistemas de gerenciamento de registros e plataformas de ITSM.
• Reduzir o ruído: implemente estratégias para filtrar alertas e notificações irrelevantes, focando nos problemas mais críticos. Isso pode envolver o uso de IA para correlacionar alertas, identificar padrões e suprimir falsos positivos.
• Enriqueça e normalize seus dados de eventos e incidentes: padronize e enriqueça os dados de eventos para facilitar a resposta e a colaboração entre as equipes. Isso pode envolver a adição de informações contextuais aos alertas, como os sistemas, aplicativos e usuários afetados.
• Criar fluxos de trabalho de correção automatizados: comece identificando incidentes comuns e repetitivos. Crie e teste playbooks automatizados que a AIOps pode acionar para resolver esses problemas instantaneamente, liberando os engenheiros humanos para se concentrarem em problemas mais complexos.
• Garantir dados de alta qualidade: a eficácia da AIOps depende da qualidade dos dados inseridos no sistema. Garanta que seus dados sejam precisos, completos e consistentes para evitar insights ou previsões imprecisas.
• Aproveite APIs e SDKs abertos: APIs e SDKs abertos são essenciais para integrar a AIOps aos sistemas atuais e personalizar integrações. Escolha plataformas de AIOps que ofereçam APIs e SDKs abertos para garantir uma integração perfeita com seu ambiente de TI.

O Google Cloud oferece um conjunto de serviços integrados e eficientes que servem como elementos básicos para uma estratégia moderna de AIOps. Em vez de um único produto, ele oferece uma plataforma flexível para implementar o fluxo de trabalho "Observar, Interagir, Agir".

• Para a camada "Observar":
• Pacote de observabilidade do Google Cloud (Cloud Logging, Cloud Monitoring, Cloud Trace): é a base para a coleta de dados. Ele ingere automaticamente métricas, registros e traces de todo o seu Google Cloud, ambientes híbridos e multicloud, fornecendo os dados brutos necessários para análise.
• Para a camada "Engage" (analisar e diagnosticar):
• BigQuery: este data warehouse sem servidor atua como o mecanismo de análise central. Ele pode armazenar e processar petabytes de dados operacionais do Cloud Observability. Você pode executar consultas complexas para analisar tendências históricas e identificar padrões em conjuntos de dados diferentes.
• Vertex AI: é aqui que a "IA" em AIOps ganha vida. Você pode usar a Vertex AI para criar, treinar e implantar modelos personalizados de machine learning para detecção avançada de anomalias, alertas preditivos e análise de causa raiz diretamente nos dados armazenados no BigQuery.
• Para a camada "Agir" (automatizar e corrigir):
• Cloud Functions e Cloud Run: esses serviços de computação sem servidor são perfeitos para executar ações de correção automatizadas. Um insight da Vertex AI ou um alerta do Cloud Monitoring pode acionar uma função do Cloud para reiniciar automaticamente um pod, escalonar um serviço ou postar uma notificação detalhada em uma ferramenta de colaboração.
• Workflows: esse serviço permite orquestrar sequências complexas de ações em vários serviços do Google Cloud. Você pode criar playbooks de correção sofisticados e completos que são acionados automaticamente por eventos de AIOps, garantindo uma resposta a incidentes consistente e confiável.