¿Qué es AIOps?

¿Qué es AIOps?

AIOps, o inteligencia artificial para operaciones de TI, es un término del sector que fue acuñado por Gartner. Este término describe las plataformas de tecnología y los procesos que permiten que los equipos de TI tomen decisiones más rápidas y precisas, y que respondan a los incidentes de la red y de los sistemas con mayor celeridad.

AIOps contextualiza grandes volúmenes de datos de registro y telemetría en la infraestructura de TI de una organización en tiempo real o casi. Luego, combina esos datos con otros datos históricos relevantes para extraer información práctica. En síntesis, AIOps es un asistente que tiene amplios conocimientos de TI y del entorno de red, y que puede utilizar todo ese bagaje para ofrecer análisis en tiempo real y tomar medidas o hacer recomendaciones.

¿Por qué es importante AIOps?

AIOps incrementa la eficiencia y el rendimiento de las aplicaciones y los servicios. Las organizaciones que usan AIOps como parte de su infraestructura automatizada y sus flujos de trabajo operativos observan grandes mejoras, tanto en la seguridad y los tiempos de respuesta ante incidentes como en las compras de infraestructura. Aquellos que recién comienzan a usar AIOps la ven como una inversión en análisis de rendimiento, detección de anomalías y correlación de eventos que les permite anticiparse a futuros eventos que afecten a la red.

Casos de uso, beneficios y resultados

Idealmente, AIOps no es visible para los usuarios finales y viene integrada en las herramientas de gestión que los administradores utilizan a diario. Además, forma parte de diversos productos y servicios que actualmente utilizan Juniper y sus clientes de forma cotidiana.

Implementación de AIOps

El despliegue de AIOps no difiere mucho de la implementación de cualquier otro paquete de análisis de infraestructura. La plataforma de AIOps debe estar conectada a la infraestructura que supervisará para que se produzcan la detección y el aprendizaje. Podrá disponer de la información preliminar una vez que se hayan procesado los datos suficientes durante el proceso de aprendizaje de IA.

La plataforma de AIOps analiza el entorno de TI y, a continuación ofrece análisis de causa raíz en relación con los problemas que surjan. La última fase de la incorporación de AIOps en el flujo de trabajo de una organización es la automatización. Una vez que la plataforma aprende lo suficiente, puede comenzar a solucionar problemas simples de forma automática.

Etapas de la implementación de las soluciones de AIOps

Integrar AIOps en los flujos de trabajo de TI es una tarea relativamente simple que rápidamente ofrece automatización y soluciones simples. A medida que la plataforma procesa más datos y sigue aprendiendo, estas funciones se vuelven cada vez más sofisticadas.

Ventajas reales de las redes

Las plataformas de AIOps líderes del sector brindan diversas funciones en los dominios de seguridad y en las redes por cable, inalámbricas y WAN, y ofrecen garantía de servicio de extremo a extremo. Además, mejoran la eficacia y favorecen el éxito de los clientes, ya que ajustan los algoritmos y utilizan fuentes de datos depuradas y contextualizadas.

AIOps es mucho más que una plataforma en la que puedes optimizar las tareas actuales; su verdadero valor está en poder gestionar la complejidad de la infraestructura de TI a medida que esta supere lo que los seres humanos pueden hacer solos, incluso con las mejores herramientas sin IA que tengan a su disposición.

 

AIOps les ofrece diferentes ventajas a los operadores de redes empresariales y comerciales.

  • Acelera el tiempo de resolución de los incidentes.
  • Consolida y analiza datos de varias fuentes.
  • Observa y aprende los detalles de cada entorno operativo en particular.
  • Ofrece evaluaciones basadas en una calidad de experiencia calculada.
  • Proporciona una interfaz conversacional con procesamiento del lenguaje natural (PLN).

Implementación interna de Juniper

En Juniper, utilizamos una arquitectura de nube de microservicios y Marvis, nuestro asistente de red virtual y motor de IA, para gestionar las solicitudes de asistencia que recibe el equipo de atención al cliente de la empresa. Este modelo de asistencia invertido permite informar a los clientes sobre los problemas, como la necesidad de devolver algún hardware específico, antes de que se produzca una falla.

Marvis utiliza un sistema de comentarios de circuito cerrado, y se lo vuelve a entrenar con los datos correctos para que siga mejorando la eficacia. En una solución de AIOps bien diseñada, el proveedor debe contar con la misma información que el cliente para saber cuándo tiene algún problema.

Modelo de atención al cliente basado en la IA de Juniper

El asistente de red virtual Marvis mejora la eficacia por medio de la asistencia basada en la IA.

 

En pocas palabras, la IA y la computación en la nube están cambiando el modelo de asistencia entre el cliente y el proveedor. En la figura 3, puede ver todas las solicitudes entrantes dentro del cuadro con líneas de puntos. El crecimiento de los clientes se ve reflejado en la incorporación de dispositivos, sitios y organizaciones, mientras que las incidencias permanecen relativamente inalteradas. La figura demuestra el impacto que tiene AIOps en las solicitudes de asistencia de los clientes y cómo este sistema genera menos remisiones, menos solicitudes entrantes y un proceso de resolución más ágil.

Detenga el aluvión de incidencias

Impacto de AIOps en Juniper: a medida que la cantidad de clientes y la complejidad de la red aumentan, la cantidad de incidencias disminuye o se mantiene en el mismo nivel.

Preguntas frecuentes sobre AIOps

¿Qué problemas resuelve AIOps?

AIOps analiza y consolida datos de varias fuentes. Además, observa y aprende detalles del entorno y ofrece evaluaciones basadas en la calidad de experiencia general. Por tanto, AIOps es capaz de correlacionar diferentes actividades de red para identificar y resolver los problemas antes de que los usuarios finales o el personal de operaciones de TI puedan percibirlos.

AIOps brinda análisis de causa raíz para los problemas a medida que ocurren, o antes, en función de algoritmos con aprendizaje automático y datos contextualizados. Como si todo eso no fuera poco, democratiza la capacidad de resolver problemas entre los distintos profesionales de TI del equipo, lo que optimiza la eficiencia de las operaciones en general dentro de ese departamento.

¿Cuáles son los componentes de AIOps?

Las plataformas de AIOps utilizan algoritmos con inteligencia artificial y datos contextualizados para brindar análisis de causa raíz y solucionar problemas simples en la red de manera automática. AIOps requiere un motor de IA que sea capaz de correlacionar eventos y algoritmos con aprendizaje automático que extraigan información y patrones a partir de un conjunto de observaciones. También cuenta con un asistente de red virtual que utiliza el procesamiento del lenguaje natural, optimizado con comprensión del lenguaje natural (NLU) y generación de lenguaje (GL), para ofrecer una excelente interfaz conversacional que puede contextualizar las solicitudes, agilizar la resolución de problemas y tomar decisiones inteligentes o hacer recomendaciones para mejorar las operaciones.

¿Cuáles son las funciones clave de AIOps?

  • Análisis de causas de aislamiento/raíz de problemas: con los grandes volúmenes de datos de las redes actuales, es difícil identificar los problemas que se plantean en las incidencias y mucho más los que no se informaron a TI. AIOps correlaciona los eventos en tiempo real mediante el procesamiento de datos contextualizados, lo que permite que los equipos de operaciones identifiquen y rectifiquen los problemas de manera oportuna.
  • Toma de decisiones basada en datos: los algoritmos de aprendizaje automático impulsan análisis basados en datos que ofrecen recomendaciones o soluciones operacionales, en lugar de respuestas predeterminadas a los errores o a las anomalías de la red. Este enfoque centrado en los datos optimiza el proceso de resolución de problemas del equipo de operaciones.
  • Informes predictivos: AIOps predice el comportamiento de la red y ofrece recomendaciones o soluciones para corregir el rendimiento degradado y otras anomalías dentro de la red. Este cambio esencial beneficia a los equipos de operaciones, ya que les permite gestionar las operaciones de red de manera proactiva, en lugar de atacar problemas que ya afectaron a los usuarios y a la empresa. Como resultado, la TI le devuelve el tiempo que antes pasaba apagando incendios para que lo dedique a abordar futuros objetivos empresariales.