Monitoramento integrado é o recurso AIOps mais importante

A complexidade dos sistemas de TI e o crescimento exponencial contínuo dos dados de monitoramento têm impulsionado a melhoria dos insights de negócios com AIOps, definido pelo Gartner como o uso de Big Data e de Machine Learning para automatizar processos de operações de TI, como correlação de eventos, detecção de anomalias, análises de desempenho e a automação propriamente dita de fluxos de trabalho. 

Só nas contas do Research and Markets, estamos falando de um mercado global que deve crescer de US$ 5,82 bilhões em 2022 para US$ 7,4 bilhões em 2023 a uma taxa composta de crescimento anual (CAGR) de 27,1%. E as projeções apontam para um mercado estimado de US$ 19,79 bilhões até 2027.

Olhando para frente, parece que o futuro da TI está muito alinhado com AIOps e sua capacidade para  reduzir os custos operacionais e garantir maior qualidade de serviço, aumentando a satisfação dos clientes (internos e externos) ao ajudar a ampliar a qualidade dos serviços e reduzir o tempo de inatividade.

Como começar a implementar AIOps

Não existe uma receita de bolo para a implementação do AIOps. Mas existem alguns aspectos básicos a serem considerados. A IBM, por exemplo, trabalha com três: observabilidade, análise preditiva e resposta proativa.

A observabilidade está relacionada à coleta, agregação e análise de dados operacionais, gerados pelo monitoramento. É considerada a base para o desenvolvimento de AIOps. Monitoramento integrado foi classificado como o recurso mais importante de uma solução AIOps, citado por quase 55% dos entrevistados em um estudo recente da OpsRamp. As ferramentas de monitoramento ainda são a abordagem ideal para detectar problemas de desempenho ou interrupções de TI. E, nesse particular, o estudo descobriu que as empresas estão fazendo um trabalho melhor em controlar a proliferação de ferramentas, com mais da metade entrevistados (56,5%) com menos de 10 ferramentas de monitoramento. Ainda um terço das empresas está usando 10-19 ferramentas e outro 10% têm mais de 20!

Parte das soluções de IA adicionadas são utilizadas para analisar e correlacionar dados para obter uma compreensão mais precisa para obter a ideia básica do conceito AIOps.  

A análise preditiva permite que os profissionais de TI sustentem controle sobre processos complexos e garanta o desempenho das operações de TI. Exemplos de práticas de análise preditiva são detecção de anomalias, alertas, recomendações e otimização do desempenho da TI. 

A partir daí, as soluções de IA são utilizadas para analisar e correlacionar dados para responder proativamente em acontecimentos inesperados, em particular interrupções ou lentidão. O objetivo é manter o desempenho da infraestrutura de TI consoante o planejamento, programação e alocação de recursos. Algoritmos preditivos podem reconhecer padrões e tendências de métricas de desempenho e, assim, prever e prevenir problemas antes que apareçam.

Ao integrar diversas ferramentas manuais e distintas de operações de TI a uma plataforma de operações de TI única, inteligente e automatizada, a AIOps possibilita que as equipes de operações de TI respondam rapidamente e proativamente às lentidões e às interrupções com muito menos esforço.

Conforme o estudo da OpsRamp, realizado em dezembro de 2022, mais de 60% dos 265 C-levels entrevistados já estavam adotando AIOps para melhorar a disponibilidade e o desempenho de serviços e aplicativos. A segunda e a terceira principais escolhas foram para automação de operações (58%) e processos (54%).

O  maior desafio de operações de TI em 2023 é automatizar o máximo de operações possível, citado por 66% dos entrevistados. No entanto, apenas metade dos entrevistados (52%) citou a automação de tarefas tediosas como seu principal benefício operacional de AIOps, ficando atrás da redução de tíquetes de incidentes abertos (65%) e redução de MTTD e MTTR (56%). 

As melhorias na automação são claramente as principais preocupações das empresas em 2023.

Benefícios

O principal benefício da AIOps é permitir que as equipes de TI identifiquem, abordem e resolvam lentidões e interrupções de forma mais rápida do que seria possível por meio de uma triagem manual de alertas de diferentes ferramentas de operações de TI. Isso resulta em:

• Tempo médio para a resolução (MTTR) mais rápido: por diferenciar os alertas das operações de TI e correlacionar dados de operações de vários ambientes de TI, a AIOps consegue identificar as causas raiz e propor soluções com mais rapidez e precisão. Isso permite que as organizações definam e alcancem objetivos de MTTR impensáveis anteriormente.

• Custos operacionais reduzidos: a identificação automática de problemas operacionais e roteiros de resposta reprogramada reduzem os custos operacionais, permitindo que os recursos sejam alocados de maneira mais adequada. Isso também libera recursos de equipes para trabalhar em atividades mais inovadoras e complexas, resultando na melhoria da experiência do funcionário.

• Mais observabilidade e melhor colaboração: a integração disponível nas ferramentas de monitoramento da AIOps possibilitam a colaboração mais eficaz entre equipes de DevOps, ITOps, gerenciamento e funções de segurança. A melhor visibilidade, comunicação e transparência permite que essas equipes tomem decisões melhores e respondam a problemas rapidamente. 

• Passe de gerenciamento reativo a proativo para o gerenciamento preditivo: com recursos integrados de análise de dados preditiva, a AIOps aprende continuamente a identificar e priorizar os alertas mais urgentes, permitindo que as equipes de TI gerenciem possíveis problemas antes que resultem em atrasos e períodos de indisponibilidade. 

Por tudo isso, a abordagem AIOps preenche a lacuna entre um cenário de TI cada vez mais complexo, dinâmico e difícil de monitorar e as expectativas do usuário por pouca ou nenhuma interrupção no desempenho e na disponibilidade de aplicações.

Com o que se preocupar ao escolher um fornecedor

A maioria dos especialistas considera a AIOps o futuro do gerenciamento de operações de TI e a demanda cresce constantemente com o aumento do foco empresarial em iniciativas de transformação digital. Com a economia global enfrentando ventos contrários em várias frentes, incluindo inflação, crise do custo de vida, taxas de juros mais altas e guerra na Ucrânia, muitas empresas estão focadas em melhorar a eficiência e a automação de TI em 2023. 

Essas organizações precisarão de ajuda (dos provedores de serviços) para manter sua infraestrutura de TI funcionando sem problemas. O que os clientes de AIOps devem procurar nos provedores? Principalmente que:

• Sejam eficientes — As organizações que buscam insights profundos em tempo real, com recursos de correção automática em pilhas de tecnologia que variam de mainframe a dispositivos móveis, não podem arcar com deficiências em nenhum dos vários recursos de AIOps. Deficiências significativas em até mesmo alguns recursos podem tornar uma solução AIOps limitada e exigir integrações caras que precisam de manutenção regular. Os fortes recursos nativos permitem a redução da dívida de tecnologia, enquanto uma ampla biblioteca de conectores de terceiros prontos para uso (OOTB) reduzirá os custos de integração sob medida.

• Forneçam recursos de correção automatizada transparentes e confiáveis — A correção automatizada é amplamente limitada pela falta de confiança dos compradores corporativos e dúvidas sobre a transparência nas soluções do fornecedor. As empresas estão usando com sucesso soluções para automatizar tarefas e correções operacionais simples e repetitivas, mas estão testando lentamente ações mais complexas quanto à confiabilidade. Uma compreensão mais profunda de como os mecanismos AI/ML aproveitam os dados sensoriais e de telemetria ajudará a aumentar a adoção desses recursos. Para que isso aconteça, as soluções devem trabalhar ainda mais para dissipar os medos, expondo como eles tomam decisões de automação e no que as baseiam, ganhando a confiança para executar de forma autônoma e permitir caminhos para adoção.

• Forneçam insights desde o início até o final de uma transação — Já não é mais suficiente mapear serviços com base apenas na infraestrutura de tecnologia. Para realmente permitir melhorias na experiência do usuário, reduzir o tempo médio de resolução (MTTR) e o tempo médio de identificação (MTTI) e, por fim, permitir que os negócios cresçam, os esforços devem começar com foco na experiência do usuário. Identificar a degradação ou interrupções do serviço deve ser da perspectiva dos usuários, não apenas da infraestrutura. O contexto e os ciclos de negócios, os padrões de uso e as tendências históricas são elementos de dados vitais para lidar proativamente com possíveis impactos negativos na experiência do usuário. As soluções precisam agir sobre isso em tempo real e fornecer esses elementos às equipes de arquitetura, desenvolvimento e design para aprimoramentos do sistema principal.

Outras descobertas importantes do estudo da OpsRamp

• O mapeamento de dependência de aplicativo para infraestrutura é o principal desafio de gerenciamento de incidentes para empresas, citado por 64% do total de entrevistados.

• O alerta inteligente é o principal caso de uso para AIOps hoje, adotado por 70% das empresas.

• A grande maioria das implementações de AIOps — mais de 80% — leva seis meses ou menos.

• A precisão dos dados foi a maior preocupação dos entrevistados sobre AIOps, citada por 62% das empresas.

• AIOps está criando empregos, não os matando, embora engenheiros com as habilidades certas para AIOps continuem sendo difíceis de encontrar. Apenas 36% dos entrevistados estavam preocupados com a implantação de AIOps causando perda de empregos, enquanto 68% disseram que leva mais de seis meses para contratar engenheiros com as habilidades certas para AIOps.

“O estudo mostra que o AIOps é real e oferece benefícios tangíveis para empresas e MSPs”, disse Suresh Vobbilesetty, vice-presidente executivo de engenharia da OpsRamp. “Mas também mostra que as iniciativas de AIOps das organizações continuam sendo um trabalho em andamento e têm um longo caminho a percorrer antes que possam realizar todo o potencial da tecnologia”, completou.