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Cómo empezar con AIOps

Publicado por de febrero 23, 2021

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"Houston, tenemos un problema."

Esto es exactamente lo que piensan las personas en Operaciones de TI cada vez que se activa una serie de alertas de monitoreo simultáneamente. En cinco minutos, reciben la invitación a la llamada puente y comienzan a leer lo que informa cada monitor. El equipo revisa los incidentes generados en Cherwell, las alertas de red de Nagios, las alertas del sistema en LogicMonitor, los archivos de registro en Splunk y las implementaciones de Jenkins para identificar causas potenciales y decidir un curso de acción.

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Quince minutos después de la llamada y los líderes empresariales se unen para conocer el estado y recordarles a todos los niveles de servicio esperados en las aplicaciones críticas para la empresa. Los líderes empresariales tienen mayores expectativas sobre la confiabilidad y el rendimiento del sistema, especialmente en las aplicaciones orientadas al cliente y los flujos de trabajo críticos.

Puede ser estresante para las operaciones de TI administrar, y AIOps es una solución que viene para ayudar a TI a mejorar la confiabilidad del sistema y la satisfacción del cliente al tiempo que reduce parte del trabajo manual.

¿Qué es AIOps?

Líderes de TI proactivos busque aplicar las capacidades de AIOps para reducir las complejidades, mejorar las experiencias de los empleados y mejorar los niveles de servicio.

AIOps se refiere a la aplicación de capacidades de aprendizaje automático e inteligencia artificial para respaldar las operaciones de TI. Un resultado imprescindible de AIOps ayuda a TI a correlacionar múltiples alertas de monitoreo en un solo incidente secuenciado en el tiempo que es más fácil de revisar y más rápido de resolver. Podría mostrar que una implementación de Integración continua (CI) / Entrega continua (CD) desencadenó fallas en la base de datos seguidas de errores de aplicación y los agrupa en un solo incidente. Un administrador de incidentes que vea esta secuencia puede deducir rápidamente la causa raíz, consultar al equipo de desarrollo sobre los cambios recientes y determinar los pasos necesarios para restaurar el servicio.

AIOps en la gestión de incidentes y el procesamiento de datos de múltiples herramientas de monitoreo es un caso de uso de la inteligencia de la plataforma. La aplicación de inteligencia artificial y aprendizaje automático en operaciones de TI también incluye:

  • Descubrimiento y mapeo de dependencias (DDM) para capturar cambios en la infraestructura de la nube híbrida, mantener la CMDB y capturar dependencias entre sistemas.
  • Agentes virtuales utilice el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para ayudar a los usuarios finales a buscar y acceder al catálogo de servicios.
  • Análisis de sentimiento aplicado a los comentarios de los usuarios finales puede activar un seguimiento por parte de la mesa de servicio de TI cuando hay una respuesta negativa del cliente.
  • La categorización de solicitudes por aprendizaje automático puede mejorar la asignación de solicitudes a los servicios correctos y enrutarlas al equipo adecuado.

Con varias capacidades de aprendizaje automático disponibles, los líderes de operaciones de TI deben considerar los siguientes pasos para comenzar con AIOps.

1. Configure las fuentes de datos AIOps

Los algoritmos de aprendizaje automático requieren fuentes de datos limpias, por lo que los primeros pasos para habilitar las capacidades de AIOps son conectar las fuentes de datos e iterar a través de sus configuraciones.

Los equipos de TI deben comenzar por configurar DDM para capturar datos de sistemas, redes y aplicaciones de centros de datos, nubes privadas y nubes públicas, incluidas AWS y Azure. DDM debe actualizar la CMDB con regularidad, y las operaciones de TI deben asignar la información de los sistemas a los servicios comerciales y los niveles de servicio.

Las prácticas de ITSM como la gestión de incidentes y la gestión de cambios tienen mucho más contexto con un CMDB con tecnología DDM. Los incidentes y los tickets de cambio ya capturan lo que sucedió, y con una CMDB con tecnología DDM integrada, los tickets también pueden incluir dónde sucedieron. El contexto agregado ayuda a TI a resolver problemas más rápidamente y permite el análisis en áreas problemáticas repetidas.

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En segundo lugar, conecte todas las herramientas de monitoreo del sistema, la red y las aplicaciones a una central Solución AIOps. Esta solución debería reducir el ruido al revisar múltiples herramientas de monitoreo al correlacionar múltiples alertas con un incidente manejable. La conexión de las fuentes de datos también comienza a capturar datos históricos para análisis predictivo y detección de anomalías una vez que hay datos suficientes para entrenar los algoritmos de aprendizaje automático.

2. Descubra los puntos débiles y las oportunidades de ITSM

Una vez que TI conecta DDM a la CMDB y agrega los datos de monitoreo, es hora de poner los datos en uso y mejorar los KPI. TI debe buscar oportunidades para mejorar la satisfacción del cliente, el tiempo medio para resolver problemas (MTTR) y la confiabilidad del sistema.

Los equipos de operaciones de TI proactivos analizan estas mejoras estratégicamente siguiendo los pasos a continuación:

  1. Detallar y priorizar los puntos débiles operativos de TI de la gestión de incidentes, la gestión de solicitudes y los servicios con impacto empresarial.
  2. Revise los datos y la información en DDM y las herramientas de información de supervisión y realice un ejercicio de descubrimiento de datos. Identifique, "Qué le dicen los datos" y qué oportunidades de mejora sugieren los datos.
  3. Alinee los puntos débiles con las oportunidades para ayudar a priorizar las áreas de enfoque.
  4. Determine las partes interesadas que pueden dirigir las mejoras del proceso y articular los criterios de éxito.
  5. Identifique qué métricas o KPI demuestran si las mejoras cumplen con los criterios de éxito seleccionados.

Estos pasos aseguran que TI obtenga un socio comercial en la implementación e invierta esfuerzos en áreas que brindan el mayor impacto comercial.

3. Utilice Agile Processed para implementar soluciones

Este proceso de identificación de partes interesadas, prioridades y KPI también ayuda a definir un proceso continuo de mejoras. A medida que los equipos utilizan conocimientos basados ​​en datos para identificar oportunidades y asociarse con las partes interesadas en los puntos débiles, debe surgir una acumulación de proyectos de mejora de procesos.

La acumulación es exactamente lo que los líderes de TI proactivos necesitan al implementar las capacidades de AIOps. Estos líderes deben formar equipos ágiles en operaciones de TI para implementar mejoras de forma iterativa.

¿Por qué un proceso ágil? Es probable que las prioridades cambien según las necesidades, oportunidades y riesgos comerciales. El equipo podría centrarse en las aplicaciones informáticas del usuario final en los primeros sprints para admitir entornos de trabajo híbridos. Luego, el grupo podría cambiar para trabajar con un equipo de desarrollo de aplicaciones que está modernizando aplicaciones y migrándolas a la nube.

En ambos escenarios, los mapas de topología, las visualizaciones de infraestructura y otras herramientas de DDM ayudan al equipo a identificar oportunidades de implementación.

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Por ejemplo, digamos que los usuarios finales abren tickets de incidentes para un tiempo de respuesta lento de la aplicación durante la tarde. El informe de topología de DDM puede ayudar a las operaciones de TI a identificar el cuello de botella al comparar los flujos de aplicaciones entre períodos de rendimiento deficientes y normales. Luego, el equipo puede optar por ajustar los parámetros de elasticidad de la nube para incrementar la infraestructura en las áreas de cuello de botella antes de los períodos pico. Después de las modificaciones, el equipo monitorea el desempeño y los incidentes para validar si el cambio solucionó el problema.

Usando año Solución AIOps, que incluye un subconjunto DDM de una solución, habilita este ciclo de mejora de procesos basado en datos. El aprendizaje automático en DDM y AIOps reduce la complejidad de trabajar con múltiples fuentes de datos o datos obsoletos. En cambio, permite que TI se concentre en el cliente, comprenda los puntos débiles, implemente soluciones y valide los resultados. El resultado es un equipo de operaciones de TI proactivo que mejora constantemente y ofrece un rendimiento del sistema más sólido a las partes interesadas del negocio.

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Isaac Sacolick, presidente de StarCIO, guía a las empresas a través de programas de transformación digital más inteligentes, rápidos, innovadores y seguros que brindan resultados comerciales. Es el autor del bestseller de Amazon, Impulsar lo digital: la guía del líder para la transformación empresarial a través de la tecnología, industria altavozy blogger en Social, ágil y de transformación.

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