O que é AIOps no monitoramento?

AIOps (inteligência artificial em operações de TI) no monitoramento refere-se à convergência de inteligência artificial, aprendizado de máquina e análise de dados para tornar o monitoramento de TI uma função de negócios responsiva, inteligente e ágil. O AIOps não é uma alternativa ao DevOps, mas um ótimo parceiro que fornece insights inteligentes quando integrado a todas as etapas do ciclo.

AIOps destila insights acionáveis ​​de grandes conjuntos de dados de monitoramento extraídos de diferentes aplicativos de TI para visualizá-los de forma holística, sistemática e proativa. AIOps permite que os proprietários de negócios obtenham insights operacionais em diferentes camadas da infraestrutura de TI, ou seja, nuvens híbridas, microsserviços, máquinas virtuais e contêineres, em uma arquitetura distribuída conectada por uma enxurrada de APIs.

Por que AIOps no monitoramento?

O mundo de TI mudou de um modelo de infraestrutura de TI monolítica pesada no local para um mundo dinamicamente escalável e flexível de microsserviços e implantações de nuvem híbrida. Embora tradicionalmente o monitoramento fosse uma abordagem fragmentada vinculada ao aplicativo, máquina ou nível de dados, hoje o monitoramento está intimamente integrado à cultura DevOps.

Além disso, uma arquitetura híbrida de várias nuvens exige automação com economia de tempo e esforço para monitoramento contínuo com uma correlação profunda entre métricas, logs e rastreamentos observados em um cenário de TI complexo. Com o AIOps, as equipes de TI podem capturar dados de monitoramento discretos de forma inteligente, entendê-los de forma holística e implementar mudanças para ajustar a pilha de TI para levar em consideração as tendências atuais.

Com AIOps, as equipes de DevOps podem reduzir drasticamente o tempo médio de reparo (MTTR), cortar silos de dados, dar sentido a pools de dados dispersos e diversos, automatizar a correção e obter visibilidade sem precedentes da pilha de tecnologia com o mínimo de ruído (dados sem sentido e supérfluos que não agrega valor).

Site24x7 e AIOps

Os algoritmos multivariados de IA do Site24x7 estudam vários atributos em um monitor para detectar anomalias dinamicamente , fornecendo contexto e propósito mais ricos para basear as decisões de automação. Para monitores baseados em agente, como servidores, IIS ou monitoramento Hyper-V, onde vários atributos se correlacionam, o Site24x7 adota uma abordagem combinada que ajuda a obter previsões mais precisas. Por exemplo, uso de CPU, disponibilidade de memória, leituras de disco, gravações de disco e outros fatores relacionados devem ser considerados de forma holística para prever picos ou quedas.

A diferença que o AIOps traz

Antes da IA, os limites manuais eram definidos por meio do estudo de dados pesquisados ​​anteriormente, além de considerar outras estratégias de pesquisa configuradas, se houver, para definir alertas. Essa abordagem manual era propensa a erros grosseiros, erros de julgamento e falhas devido a variações no tempo de resposta, incluindo picos ou interrupções imprevisíveis nos finais de semana, juntamente com as diferentes pilhas de nuvens híbridas. Além disso, como os limites estáticos são independentes dos dados históricos, é necessário revisitá-los constantemente para levar em conta as mudanças de comportamento da métrica do monitor. Os perfis de limite baseados em IA eliminam a necessidade de alterações manuais quando há uma mudança genuína na tendência da métrica.

Com o AIOps no Site24x7 vem a adaptabilidade apoiada pelo aprendizado constante que ajuda a melhorar a correção do curso ao entender primeiro o contexto. Além disso, o AIOps permite que o Site24x7 analise tendências e fatores na probabilidade de flutuações extremas por um longo período de tempo. Isso ajuda a evitar a normalização prematura de eventos extremos enquanto se adapta simultaneamente a picos ou quedas menores – assim como um motorista humano se ajustaria a um trecho temporário de uma estrada esburacada, eles são forçados a pisar no freio ao encontrar grandes buracos ou uma ponte quebrada. Por exemplo, os aplicativos de negócios que apresentam uma redução no tráfego nos fins de semana são uma mudança sazonal recorrente que será prontamente adaptada por um mecanismo de anomalia.

AIOps do Site24x7: Inteligente e dinâmico

Enquanto os modelos estáticos sinalizam interrupções aparentemente normais e, ao mesmo tempo, não conseguem predizê-las com antecedência, o AIOps do Site24x7 estuda os padrões para ajustar os limites de forma inteligente. À medida que a IA se adapta a essas mudanças normalmente esperadas, ela poupa as equipes de TI da fadiga de alerta. Por outro lado, os limites inteligentes e dinâmicos previstos pela IA são melhores do que os limites de codificação porque tal rigidez não acomoda tendências e flutuações aceitáveis. A IA do Site24x7 também ajuda a traçar e prever tendências emergentes para estimular os administradores a abrir espaço para surtos.

Com quatro semanas de dados de treinamento para estabelecer valores básicos, o AIOps no Site24x7 pode começar seu curso e, com o tempo, fica melhor na detecção de anomalias e na definição de limites apropriados. Os usuários do Site24x7 agora podem prever vários atributos, e essas previsões são calculadas com base nas tendências e sazonalidade observadas nos dados históricos. Por exemplo, o gerenciamento de capacidade de disco do nosso monitor de servidor fornece um aviso antecipado para possíveis problemas ao prever as métricas de disco da próxima semana, ajudando assim a reequilibrar a capacidade do disco de forma proativa.

O AIOps é oferecido como parte padrão de muitos monitores Site24x7, desde a detecção de anomalias até a linha do tempo dos eventos e marcando o status do serviço. Para gerenciamento de incidentes, o Site24x7 também fornece alertas contextuais, agrupados e correlacionados que ajudam a reduzir o ruído e evitar a fadiga do alerta. Esses alertas inteligentes também ajudam a chegar à causa raiz rapidamente e, por fim, reduzem o MTTR.

Os algoritmos de IA do Site24x7 também estudam os padrões de incidentes para reconhecer os incidentes que se aproximam e alertar o usuário de forma proativa. O Site24x7 melhora constantemente a eficácia de seus algoritmos de anomalia para fornecer aos usuários insights mais precisos.

Benefícios da automação de TI em AIOps

A automação de TI reduz o MTTR, um importante indicador de qualidade de serviço, garantindo retificações instantâneas com base em aprendizados de AIOps. Por exemplo, uma anomalia detectada por AIOps no sistema de monitoramento pode ser programada para executar ações de correção automáticas, como reiniciar um servidor, fazer backup de dados, reinicializar um serviço ou executar um determinado script. Tais ações corrigem instantaneamente o problema e refletem instantaneamente no status do monitor voltando ao normal. Em grandes organizações que executam sistemas de TI complexos, essas intervenções automáticas melhoram a satisfação geral do cliente.

No geral, o AIOps capacita as equipes de DevOps a prever obstáculos operacionais, sinalizar anomalias e otimizar gastos de forma proativa. A implementação de AIOps também garante menos ruído e mais clareza na condensação de insights acionáveis ​​que ajudam as equipes a se concentrar e agir melhor e mais rápido para a equipe de monitoramento, resultando em benefícios para os negócios. Embora o AIOps ajude as equipes de TI a fazer mais com menos, a percepção e o julgamento humanos andam de mãos dadas para obter o máximo benefício desses recursos.

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