O que é AIOps? Injetando inteligência nas operações de TI

12/03/2020

Plataformas em nuvem, provedores de serviços gerenciados e organizações que estão realizando transformações digitais estão começando a colher os benefícios de uma tendência emergente de TI: o uso da tecnologia de operações de TI com Inteligência Artificial (IA) para monitorar e gerenciar automaticamente o portfólio de TI.

Essa prática emergente, conhecida como AIOps, está ajudando empresas a evitar possíveis interrupções e problemas de desempenho antes que gerem impacto negativo em operações, clientes e resultados financeiros. Mas as implantações mais avançadas estão começando a usar os sistemas de IA não apenas para identificar ou prever problemas, mas para reagir a eventos com inteligência.

Mas o que exatamente é o AIOps e como as organizações estão colocando em prática hoje? Aqui, examinamos mais profundamente as tecnologias, estratégias e desafios das operações de TI assistidas por IA.

O que é AIOps?

O AIOps é uma prática emergente de TI que aplica IA às operações de TI para ajudar as organizações a gerenciar de maneira inteligente a infraestrutura, as redes e os aplicativos para desempenho, resiliência, capacidade, tempo de atividade e, em alguns casos, segurança. Ao transferir alertas tradicionais e baseados em limites e processos manuais para sistemas que tiram vantagem da IA e do Machine Learning, os AIOps permitem que as organizações monitorem melhor os ativos de TI e antecipem incidentes e impactos negativos antes que eles ocorram.

O CIO da Carhartt, John Hill, utiliza os AIOps no segmento varejista de vestuário em três áreas principais: gerenciamento de serviços, gerenciamento de desempenho e automação de TI. “É todo o processo de monitorar seu ambiente e entender o que está acontecendo – e tomar ações com base nesses indicadores”, diz ele.

Casos de uso de AIOps

Os AIOps já podem estar trabalhando no seu portfólio de TI sem que você saiba. Os sistemas avançados de CRM ou ERP geralmente possuem gerenciamento inteligente integrado. A maioria das principais plataformas em nuvem também utiliza ferramentas de monitoramento e gerenciamento com Machine Learning.

Mas contar com a funcionalidade incorporada nas soluções pontuais tem suas desvantagens. Em uma pesquisa do AIOps Exchange, 66% das organizações de TI disseram que ainda dependem de abordagens de monitoramento – inteligentes ou não – que são isoladas, baseadas em regras ou que não atendem às necessidades de todo o ambiente de TI. Além disso, de acordo com uma pesquisa recente do BigPanda, 42% das organizações de TI usam mais de 10 ferramentas de monitoramento diferentes para seus ambientes de TI.

Foi assim que Carhartt começou com o AIOps. “Anteriormente, para os diferentes ambientes, teríamos que monitorá-los independentemente”, diz Hill. Para gerenciar essa complexidade, Hill optou por combinar o monitoramento em duas plataformas, optando primeiro pelo AppDynamics para monitorar o desempenho do aplicativo e, posteriormente, adicionando o Turbonomic para acompanhar a infraestrutura da Carhartt.

Problemas de desempenho no site da empresa durante as corridas de compras da Black Friday e da Cyber Monday forçaram a necessidade de uma mudança. Desde que a Carhartt implantou o AppDynamics no outono de 2017, os picos durante a Black Friday e a Cyber Monday tiveram zero tempo de inatividade. “Crescemos o dobro da taxa do setor como um todo, sem nenhuma das interrupções ou degradação do desempenho que havíamos experimentado anteriormente”, conta.

A Carhartt adicionou a Turbonomic no início de 2019 para o gerenciamento de recursos de ambientes locais e na nuvem. Com o novo sistema, a utilização aumentou de 70 para 92%, diz ele. “Isso provavelmente nos salvou 25% dos custos de infraestrutura”. O aumento das necessidades de utilização é processado automaticamente, sem intervenção humana, enquanto as reduções de capacidade ainda exigem aprovação humana.

O próximo passo da empresa é automatizar tarefas de negócios, como processar pedidos de clientes usando reconhecimento de texto e processamento de linguagem natural.

Adoção de AIOps

Até 2023, 40% das empresas estarão usando AIOps para monitoramento de aplicativos e infraestrutura, de acordo com o Gartner. Mas, segundo todas as contas, a adoção do AIOps ainda está em estágio inicial. De acordo com uma pesquisa de 2019 patrocinada pela Loom Systems, apenas 5% das empresas implementaram AIOps até agora. Uma coisa que prejudica a adoção é que existem muitos fornecedores no mercado, diz Akash Bhatia, diretor administrativo e parceiro do Boston Consulting Group.

E com 59% das organizações na fase de exploração, de acordo com o relatório Loom Systems, ainda é difícil para os clientes descobrirem exatamente o que estão oferecendo. Além disso, muitos fornecedores operam em apenas um segmento de AIOps, como monitoramento de desempenho de aplicativos, gerenciamento de infraestrutura ou monitoramento e diagnóstico de desempenho de rede, segundo Bhatia. Mas o mercado está mostrando sinais de consolidação à medida que a tecnologia amadurece.

A IDC prevê que o mercado de AIOps passará de US $ 2,9 bilhões, em 2018 , para US $ 4,5 bilhões, em 2023, com a maior parte do crescimento vindo de AIOps como serviço. Para Stephen Elliot, analista e vice-presidente de programa da AIOps na IDC, embora o AIOps esteja frequentemente incluído em plataformas de software corporativo ou serviços em nuvem, empresas maiores estão começando a investir no AIOps como um item de orçamento independente.

Proposta de valor de AIOps

As empresas que alavancam os AIOps estão começando a ver a importância de mudar de sistemas que executam análises e previsões para aqueles que tomam decisões por conta própria.

“Eles precisam de ferramentas que possam coletar grandes volumes de informações, aplicar análises, reduzir o ruído e promover uma identificação e resolução mais rápida do problema”, diz Elliot.

A automação também requer maior integração do AIOps. Um problema com o desempenho do aplicativo pode ser devido a um problema de software, de rede ou de hardware. Em um ambiente com várias nuvens, a causa raiz pode estar em uma nuvem ou em outra, ou ainda ser o resultado de uma combinação de fatores. Se sua infraestrutura AIOps estiver fragmentada, encontrar e corrigir as causas principais dos problemas pode ser um desafio.

“Então você volta ao combate corpo a corpo, onde cada grupo tem suas próprias ferramentas. Se você possui uma ferramenta exclusiva para todas as iniciativas de aplicativos, não pode escalar a empresa dessa maneira”, diz David Link, CEO da ScienceLogic, um fornecedor da AIOps.

Enquanto isso, as empresas que implantaram AIOps, como Carhartt, estão descobrindo que seus investimentos estão valendo a pena. De acordo com uma pesquisa da Enterprise Management Associates, 81% das empresas que usam AIOps relatam um retorno positivo do investimento. De fato, 42% disseram que o valor dos AIOps “dramaticamente” excede os custos.

De acordo com a EMA, os seis casos de uso mais comuns para AIOps são infraestrutura e desempenho de aplicativos entre domínios, gerenciamento de capacidade e otimização de infraestrutura, DevOps e ágil, gerenciamento de experiências de clientes e usuários finais e alinhamento de negócios, gerenciamento de custos e gerenciamento de mudanças.

Fonte: CIO