A transformação digital nas organizações tem colocado em pauta uma importante questão: o volume de dados. A discussão permeia desde o seu gerenciamento, armazenamento até à sua segurança, além dos altos custos e do trabalho manual que isso gera nas operações de TI (ITOps), já que eles são os responsáveis por separar o “joio do trigo” e identificar o que é (e o que não é) relevante, praticamente em tempo real.
Se parar para analisar, verá que essa é uma árdua missão. Rafael Marangoni, CEO da BRLink - empresa que oferece soluções de Cloud, Inteligência Artificial e Machine Learning -, explica que, sem ferramentas adequadas, é inevitável que problemas como o aumento do tempo na identificação e resposta a incidentes se tornem grandes desafios.
“Fica cada vez mais evidente que resolver os problemas atuais com as ferramentas do passado não é a melhor alternativa. Além do aumento do volume de dados, as fontes de onde são gerados se tornam cada vez mais diversas, métricas e logs vêm de todos os lados, aumentando a complexidade das análises e dificultando também a correlação de eventos com assertividade”, ressalta.
Com base na demanda para que equipes de ITOps consigam se manter atualizadas e utilizem os dados a favor dos negócios, surge a Inteligência Artificial para operações de TI (AIOps), uma aplicação de técnicas de Machine Learning para resolver problemas de operações de TI. O conceito combina recursos de Big Data e Machine Learning para aperfeiçoar funções tradicionais de TI, como identificação, análise e correlação de incidentes, dentre outros.
Confira abaixo alguns aspectos de seu negócio que podem ser transformados pela AIOps:
Disponibilidade: a análise assertiva e rápida de eventos de monitoração permite que incidentes sejam respondidos com mais velocidade, gerando menos indisponibilidade e aumentando a confiabilidade do ambiente. Além disso, se utilizadas estratégias de predição, é possível, inclusive, evitar incidentes de indisponibilidade;
Segurança: muitas das soluções de AIOps atualmente já focam no mundo de segurança da informação, pois incluir Machine Learning na análise e correlação de eventos de segurança é comprovadamente muito eficiente. Isto permite responder com agilidade a incidentes de segurança e evitar, dentre outros problemas, o vazamento de informações.
Otimização de custos: a análise adequada de métricas de monitoração permite aos times de TI utilizar com mais assertividade os recursos disponíveis. Seja em ambiente de nuvem pública, ou em estruturas tradicionais. Evitar desperdícios é uma necessidade constante para líderes de TI.
Otimização de desempenho: utilizando as ferramentas adequadas, é possível fazer mais com menos, melhorando o desempenho de aplicações e estruturas. “Um exemplo disso é a BRLink, que possui as ferramentas de AIOps para monitoração de aplicações, o que permite otimizá-las com mais assertividade, reduzindo tempos de resposta e melhorando a experiência de usuários”.
TI agregando mais valor ao negócio: com as ferramentas adequadas, os profissionais de TI são capazes de resolver problemas com mais velocidade e assertividade, podendo assim investir mais tempo em entender e ajudar o negócio nas suas necessidades gerais.
Mais automação, menos ações manuais: algo que está intimamente correlacionado com AIOps é a utilização de fluxos de automação para resposta a incidentes e processos de trabalho. Isto permite depender menos de pessoas, aumentando a confiabilidade da operação, evitando erros comuns de operações manuais.
