Entenda o AIOPs – Uso da Inteligência Artificial nas Operações de T.I.

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Com a crescente demanda que a transformação digital trouxe, a área de T.I. precisou se adequar para acompanhar os avanços tecnológicos. Para definir esse momento, o especialista Gartner criou o conceito AIOPs – Inteligência Artificial para Operações de T.I.

As plataformas de AIOPs são softwares que combinam Big Data, Inteligência Artificial (IA) ou Machine Learning para aprimorar e substituir parcialmente uma ampla gama de processos e tarefas de operações de TI realizadas de forma manual, incluindo disponibilidade e monitoramento de desempenho, correlação e análise de eventos e automação e serviço de TI. Os softwares são feitos para lidar com a crescente complexidade dos ambientes de TI e a intensificação da demanda por baixo MTTR (Mean Time To Repair) nas operações de TI.

Como funciona uma plataforma AIOPS

Métodos tradicionais de gestão das operações de TI, estão cada vez mais frustrando as áreas de negócio por não conseguir lidar da maneira mais correta com a transformação digital. Para reverter essa situação, o AIOPS tem dois componentes principais: Big Data e Machine Learning, que são combinados para gerar insigths para melhorias contínuas e resolução de problemas do ambiente.

O objetivo da AIOPS é utilizar a inteligência artificial para fazer melhor e mais rápida as operações de T.I. A plataforma aproveita os avanços trazidos pela transformação digital para aprimorar o ambiente de T.I., potencializar o uso das tecnologias e automatizar atividades rotineiras. Desta forma, a equipe de T.I consegue ter visibilidade do ambiente, garantia de uma execução eficaz e focar em estratégias para trazer resultados para o negócio.

Fatores aceleradores da AIOPs

O uso da Inteligência Artificial nas operações é acelerado por fatores como:

  • Reinvenção da Infraestrutura de T.I.: com as novas tecnologias, os ambientes de T.I. não são mais formados apenas por estrutura física e única. Os ambientes de T.I. modernos incluem nuvem, serviços de terceiros, dispositivos móveis entre outros. Um gerenciamento tradicional de forma manual não comporta a complexidade deste novo ambiente. E com os avanços das tecnologias, a situação só irá piorar.
  • Aumento na quantidade de dados: com a chegada dos dispositivos IOT, APIs, aplicativos móveis, os números de dados e informações geradas aumentaram exponencialmente, o que dificulta o monitoramento e análise sem o auxílio de uma inteligência artificial
  • Processo de experiência do usuário: as novas tecnologias também afetaram o comportamento dos usuários. Antenado e consumidor das novas tecnologias, o usuário não tem “mais tempo” para esperar a resolução de um problema. Ele quer uma solução imediata e equipe de T.I. precisa ganhar velocidade para atender as expectativas dele.
  • Ampliação da edge computing: os benefícios proporcionados pela computação de borda, como processamento e análises avançadas, alinhados a facilidade da infraestrutura em nuvem e serviços de terceiros, tem instigado as empresas a construir suas próprias soluções e aplicativos de T.I.
  • Inserção dos DevOps: os desenvolvedores passaram a ter mais influência e responsabilidade de monitoramento no nível do aplicativo. Porém, também gerou mais responsabilidades para operações de T.I. como integridade geral do ecossistema e a interação entre aplicativos. Quanto mais complexos se tornam as empresas digitais, mais responsabilidades surgem para a T.I.

 

Como é a T.I. da sua empresa? Vocês já utilizam o AIOPs? Querem entender mais sobre o assunto? Conheça nossa solução Microservice  Smart Operations ou fale com um dos nossos especialistas.

 

 

 

 

 

 

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