E a IA já começa a mudar a Observabilidade

No cenário em rápida evolução das redes digitais, a demanda por soluções avançadas de observabilidade de rede nunca foi tão grande. À medida que as organizações navegam pelas complexidades trazidas por diversas arquiteturas, cargas de trabalho dinâmicas, modelos de trabalho remoto e ameaças crescentes à segurança, a necessidade de ferramentas de observabilidade de rede passa a ser ainda mais fundamental. Tanto que, previsões recentes, apontam que o mercado de observabilidade crescerá de US$ 2,4 bilhões em 2023 para US$ 4,1 bilhões até 2028, com grande parte desse crescimento atribuído à crescente ubiquidade de tecnologias avançadas como IA, Machine Learning e análise de dados em tempo real. A Gartner prevê um mercado de observabilidade de IA de US$ 9 bilhões.

A abordagem padrão para o monitoramento de infraestrutura envolve coletar dados de diferentes fontes, como servidores, redes e aplicativos, e analisar esses dados para obter insights sobre o desempenho e a saúde da infraestrutura e enviar alertas em caso de um problema. No entanto, essa não é mais a melhor abordagem nos atuais ambientes de TI complexos e acelerados. 

As arquiteturas de rede modernas e seguras criaram pontos cegos no desempenho da rede, dificultando a observabilidade e a solução de problemas eficazes. A proliferação de aplicativos SaaS essenciais e o trabalho remoto dificultaram o monitoramento e a solução de problemas da experiência digital dos usuários finais. Os recursos de computação agora vão além dos data centers, e a hipervirtualização e a dinâmica de contêineres aumentam a complexidade do monitoramento de rede. 

Além disso, para melhorar os resultados da IA é fundamental uma instrumentação abrangente, geralmente obtida por meio de agentes que coletam dados de observabilidade de forma autônoma. No entanto, o gerenciamento de um número cada vez maior de agentes torna-se pesado e caro, afetando o desempenho do sistema e a experiência do usuário com atualizações manuais, configurações complexas e possíveis colisões.

E aí, a própria IA (geralmente sob a forma de AIOPs) vem sendo apontada como base para a próxima geração de ferramentas de observabilidade. Com insights baseados em IA, as organizações podem aproveitar alertas inteligentes que podem detectar e diagnosticar problemas em tempo real, juntamente com suas possíveis soluções, permitindo que as equipes de TI respondam rapidamente e evitem maiores interrupções.

Em julho de 2023, a ManageEngine anunciou que havia adicionado a observabilidade OpenAI à sua plataforma de observabilidade baseada em nuvem Site24x7. A Splunk anunciou novos recursos de IA em sua “plataforma unificada de segurança e observabilidade”, também no ano passado, informou a CRN. Em maio deste ano,  a New Relic lançou o Grok, um assistente de observabilidade de IA Generativa, e a Riverbed anunciou sua plataforma de observabilidade aberta e alimentada por IA “com o objetivo de preencher os pontos cegos que existem em ambientes de TI complexos que incluem nuvem pública e ambientes de trabalho remoto, bem como arquiteturas Zero Trust e SD-WAN”, de acordo com a CRN.

O GigaOm Radar examina 20 das principais soluções de observabilidade de rede do mercado e compara as ofertas em relação aos recursos (incluindo recursos emergentes de AIOps e integrações com LLMs).

Por que isso é importante?

A análise orientada por IA na observabilidade da rede fornece inteligência e permite a detecção proativa de incidentes, a correção automatizada e a melhoria contínua. Exemplos de aplicativos de IA/ML incluem:

•  Detecção rápida de problemas e análise precisa da causa raiz por meio da ingestão e correlação de dados de várias fontes.
•  Ingestão e processamento de grandes volumes de dados de rede em tempo real para analisar, interpretar e padronizar formatos de dados de diversas ferramentas e fontes de monitoramento, garantindo compatibilidade e consistência entre os conjuntos de dados integrados. 
• Análise  dos dados ingeridos, identificando correlações, padrões e anomalias que possam indicar problemas de desempenho da rede ou ameaças à segurança. 
• Visualização dinâmica e apresentação de insights acionáveis com o contexto certo para facilitar o monitoramento e a análise proativos, permitindo que as organizações antecipem possíveis problemas antes que eles afetem a experiência do usuário final.
• Maior precisão, a partir do aprendizado obtido com padrões históricos para adaptação a novas ameaças. 
• Transformação da automação estática e estritamente definida em automação inteligente que modela a lógica e a tomada de decisões humanas.

Tudo isso nos leva de simplesmente saber “o que” está acontecendo em nossos sistemas para entender o “porquê”. Se a observabilidade já busca fornecer dados detalhados e contexto, quando combinada com a análise preditiva da IA ela passa a permiteir que os sistemas de TI prevejam e evitem problemas antes que eles ocorram. Razão pela qual cada vez mais empresas se sentem compalidas a incorporar a observabilidade e a IA em suas operações de TI, considerando as necessidades atuais e futuras de sua infraestrutura de TI. 

A observabilidade, a IA e a AIOps trabalham para eliminar a complexidade e o ruído, coletar, normalizar e reconciliar diferentes tipos de dados, entender os serviços e suas relações e usar a IA para revelar e resolver problemas de forma proativa. O mais importante, no entanto, é que a observabilidade e a AIOps levam a empresa à próxima geração de produtividade: a operação autônoma de TI. O amplo conjunto de recursos da observabilidade e da AIOps reduz a carga operacional dos gerentes e da equipe, liberando-os para se concentrarem em atividades de maior valor. 

É importante iniciar a jornada rumo a operações mais autônomas o mais rápido possível.