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Cómo funciona AIOps y la diferencia con otras herramientas de monitoreo

AIOps funciona proporcionando inteligencia y enriquecimiento a los datos. No reemplaza la función del desarrollador, sino que brinda asistencia que ahorra tiempo y permite una mayor observabilidad. 

Desde el aprendizaje automatizado (machine learning ML) hasta el aprendizaje profundo (deep learning, DL), conoce cómo se relacionan las técnicas de inteligencia artificial con los procesos operativos para crear el concepto de AIOps.

La inteligencia artificial (artificial intelligence AI) es un término genérico utilizado en las tecnologías que implican la simulación de la inteligencia humana en máquinas. La tecnología de AI permite que el software aprenda, reaccione, evolucione, reconozca y se automatice.

¿Qué es ML?

Los algoritmos de aprendizaje automático (ML) se entrenan en conjuntos de datos. Luego, pueden ajustarse automáticamente a través de la experiencia y "aprender" para mejorar los resultados. Los algoritmos de aprendizaje automático a menudo pueden encontrar incógnitas, patrones y conexiones desconocidas en datos que los humanos nunca hubieran descubierto. En AIOps, el aprendizaje automático mejora la respuesta a incidentes, por ejemplo. El aprendizaje automático se considera un subconjunto de la inteligencia artificial.

¿Cómo funciona AIOps?

Para comprender cómo funciona AIOps, veamos un ejemplo. En los sistemas extremadamente complejos de hoy, las incógnitas desconocidas y el ruido de alerta son problemas importantes. Los desarrolladores e ingenieros están inundados de alertas y éstos no siempre pueden seguir cada una de ellas. Esto puede provocar que las alertas críticas, a menudo, se oculten e ignoren.

Confiar en esa única persona que ha trabajado en la empresa durante más de 20 años para diferenciar las peculiaridades inofensivas de las alertas de alta prioridad no es una solución a largo plazo. Pero AIOps sí podría serlo.

AIOps es una nueva categoría de herramientas que brindan beneficios de inteligencia artificial y aprendizaje automático a los datos de telemetría. El objetivo es ayudar a los equipos a evaluar y actuar sobre sus datos más rápidamente y reducir el trabajo manual.

En resumen, AIOps funciona proporcionando inteligencia y enriquecimiento a los datos. No reemplaza la función del desarrollador, sino que brinda asistencia que ahorra tiempo y permite una mayor observabilidad. 

La diferencia entre AIOps y otras herramientas de monitoreo

El elemento de inteligencia es lo que distingue a las plataformas AIOps. Y es este ingrediente fundamental el que le da a las AIOps su valor en el lugar de trabajo actual.

El aprendizaje automático y la inteligencia artificial brindan a los equipos de guardia el apoyo que necesitan para identificar, priorizar, solucionar y solucionar problemas en un entorno acelerado. Las plataformas AIOps aumentan la forma en que operan los equipos y flujos de trabajo de gestión de incidentes existentes, reduciendo el tiempo medio de resolución (MTTR) y el trabajo manual. Esta característica da como resultado una mejor experiencia para los empleados y los usuarios finales por igual.

AIOps en la práctica

El valor de AIOps se extiende más allá de la reducción de ruido. A continuación, se muestran tres formas en las que las herramientas AIOps utilizan IA, ML y automatización para mejorar el proceso de respuesta a incidentes:

Detección proactiva de anomalías. Las herramientas AIOps lo ayudan a encontrar incógnitas desconocidas al detectar automáticamente anomalías en su entorno y activar notificaciones a su solución de monitoreo y otras herramientas donde sus equipos colaboran.

Correlación y enriquecimiento de eventos. Las herramientas AIOps guían a los equipos hacia la causa raíz más rápido al ayudar a priorizar y enfocarse en los problemas que más importan al correlacionar alertas, eventos e incidentes relacionados, además de enriquecerlos con el contexto de datos históricos u otras herramientas en su pila. Las herramientas más avanzadas utilizan tanto decisiones generadas por la máquina (es decir, clústeres basados ​​en el tiempo, algoritmos de similitud y otros modelos ML) como decisiones generadas por humanos para potenciar la lógica de correlación y brindarle la capacidad de habilitar la detección automática de aleteo y suprimir ruidos o alertas de baja prioridad.

Alertas y escalada inteligentes. Las herramientas AIOps pueden ahorrar un tiempo valioso al enrutar automáticamente los datos del incidente a las personas o equipos mejor preparados para responder a ellos. Particularmente, para los equipos descentralizados y distribuidos que han adoptado el autoservicio, disminuye el número de alertas ruidosas enviadas a las personas equivocadas y el tiempo que lleva enrutar los datos críticos de incidentes a las personas adecuadas. 

En resumen, las herramientas de AIOps ejecutan modelos de ML para evaluar los datos de sus de forma precisa el estado de su infraestructura dinámica . Además, sugiere una persona o un equipo que puede resolver más rápido un problema en particular, porque ya ha visto algo similar en el pasado o por su observación de los componentes específicos que están fallando.

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