¿Qué es la AIOps?
Definición de AIOps
La AIOps, o inteligencia artificial para las operaciones de TI, hace referencia a las plataformas que utilizan el aprendizaje automático (ML) y análisis para automatizar las operaciones de TI. Esta tecnología aprovecha el big data procedente de los dispositivos operativos y tiene la extraordinaria capacidad de detectar problemas y responder a ellos al instante. Gracias al ML, la AIOps elabora estrategias a partir de los distintos tipos de datos que compila para generar información útil automatizada con la que llevar a cabo tareas de perfeccionamiento e iteración continuas. La AIOps aprovecha las ventajas del aprendizaje automático, la automatización y el big data para responder a un entorno de TI que evoluciona con rapidez. Descubra qué es la AIOps y cómo funciona en el vídeo que incluimos más abajo.
Los productos de AIOps ofrecen funciones estandarizadas. El primer paso del proceso es la extracción de los datos. Las herramientas tienen que recopilar datos procedentes de distintos sistemas y, a continuación, agruparlos de forma tal que el siguiente paso del proceso sea lo más eficiente posible. Después llevan a cabo un análisis exhaustivo de los datos agregados. Mediante el uso de algoritmos de ML, estas herramientas detectan patrones y relaciones entre los distintos datos al tiempo que identifican problemas de fondo y focos de atención dentro de un sistema. En la siguiente fase, la AIOps trata de aplicar sus «competencias de pensamiento crítico» para reaccionar a los resultados del análisis previo, lo cual pasa por implementar una optimización automatizada de las operaciones de TI, así como usar los patrones detectados para aprender y estrechar el cerco en torno a posibles puntos débiles. Por lo general, esta tecnología se combina con la capacidad de proporcionar informes analíticos exhaustivos que ayudan a tomar decisiones más inteligentes basadas en datos.
Herramientas de AIOps
Para considerarse soluciones de AIOps, las herramientas deben contar con ciertas competencias operativas. En primer lugar, tienen que ser capaces de normalizar datos procedentes de distintas fuentes, aplicaciones e infraestructuras de forma que sea posible llevar a cabo un análisis preciso. A continuación, tienen que comprender los flujos lógicos por los que se conectan los distintos activos de TI dentro de una organización. Es igualmente importante encontrar asociaciones y fusionar eventos, pues de este modo se reduce la necesidad de intervenciones humanas, que es la razón de ser de la inteligencia artificial (IA). La principal función de las plataformas de AIOps es la capacidad de utilizar telemetría (datos procedentes de puntos remotos y dirigidos a un sistema de TI para ser analizados) con el fin de predecir, prevenir o detectar problemas y, a continuación, utilizar el aprendizaje automático para adaptar y perfeccionar el proceso.
Figura 1: Correlación y análisis de eventos de AIOps
¿Por qué elegir la AIOps?
La AIOps proporciona detección y análisis de los problemas de TI en tiempo real, además de optimizar su estrategia mediante el aprendizaje automático. Ahora que la adopción de la nube se está generalizando, cada vez será más necesario utilizar la AIOps para optimizar las operaciones de TI. Lo interesante de las plataformas de AIOps es su objetivo principal de reconocer patrones, aprender de ellos y, a continuación, mejorar su estrategia para detectar problemas de TI, todo ello mediante el uso de marcos de aprendizaje automático que no requieren la intervención humana. No obstante, la AIOps no se limita a enviar alertas, pues también interviene tomando medidas para corregir los problemas detectados en la infraestructura.
Uno de los puntos fuertes de la AIOps es su capacidad de mejorar la seguridad en la nube un aspecto al que cada vez se le presta más atención. Gracias a la integración con fuentes de datos de inteligencia sobre amenazas, la AIOps tiene la capacidad de predecir e incluso evitar ataques dirigidos a los entornos en la nube. Además, también desempeña una importante función a la hora de automatizar la gestión de los eventos de seguridad, que es el proceso de detectar y compilar los eventos de seguridad en un entorno de TI. Con las ventajas del aprendizaje automático, la AIOps puede transformar la gestión de eventos para reformar las estrategias relativas a la observación y las alertas. Otro de los casos de uso en los que la AIOps es de gran ayuda es la detección de fraudes, ya que cuando se realiza de forma tradicional es un proceso tedioso que incluye el cribado de datos y el uso de análisis predictivos. Al automatizar las numerosas entradas y fuentes de datos que requiere este proceso, las organizaciones ahorran tiempo y dinero. Por último, la AIOps también puede utilizarse para supervisar y «etiquetar» los datos según un conjunto específico de reglas y categorías definidas para ello.
La siguiente demostración explica el funcionamiento de la AIOps en detalle y ofrece indicaciones y casos de uso que pueden resultar útiles para quienes se dispongan a implementar esta tecnología.
Ventajas de la AIOps
De las numerosas ventajas que aporta AIOps, tal vez la más evidente sea el hecho de reunir varias funciones de supervisión diferentes en un solo lugar. Ahora que la supervisión se vuelve cada vez más compleja, uno de los mayores retos ha sido tener que comprobar entre cinco y diez herramientas solo para detectar las causas originales de un problema. La AIOps proporciona una única plataforma en la que se normalizan y se correlacionan todos los datos procedentes de fuentes heterogéneas para darles un sentido más lógico y mostrar los resultados en un solo panel.
Uno de los aspectos que más preocupación genera es el aumento de la cantidad de alertas que emiten las distintas herramientas de supervisión y el modo de gestionarlas. Ahí es donde la AIOps entra en acción. Contar con una herramienta basada en algoritmos de ML que se adapta continuamente y va ampliando sus conocimientos resulta útil para organizar estas alertas, con lo que las organizaciones se ahorran el tiempo y los recursos humanos que necesitarían para hacer esto de forma eficaz. Además, la AIOps ayuda a reducir el tiempo de inactividad y es capaz de detectar y priorizar los problemas y alertas.
La AIOps ofrece una función específica de la que el ser humano carece: el análisis predictivo. Como ya hemos mencionado, una de las fases iniciales del proceso de AIOps consiste en compilar y analizar los datos. Esta tecnología es capaz de tomar decisiones bien fundadas de forma automatizada basándose en los datos con los que cuenta, e incluso puede predecir problemas futuros y corregirlos antes de que repercutan negativamente en el rendimiento.
En definitiva, estas ventajas y casos de uso justifican la adopción generalizada de la AIOps para mejorar la eficiencia operativa de TI.
Soluciones de AIOps
SD-WAN y AIOps
La SD-WAN, o red de área extensa definida por software, ha aportado mucho en los últimos años, pues ha añadido agilidad y resiliencia a la arquitectura WAN, además de reducir sus costes. La adopción de este mecanismo tan interesante se aceleró aún más con la pandemia de COVID-19, pues la conectividad de red llegó a convertirse en una prioridad máxima para las empresas. Si bien se ha reducido la necesidad de gastar en mano de obra de TI durante el proceso de implementación, con el importante ahorro que esto supone, el problema de la detección y la corrección de las interrupciones de la red WAN todavía persiste. En este sentido, la AIOps resulta muy útil. Al contar con una correlación de eventos automatizada integrada en la red SD-WAN, será más fácil identificar los problemas de red en un entorno que, por su propia naturaleza, tiende a ocultar las interrupciones debido a su alta resiliencia. Los sistemas que aprovechan la inteligencia artificial pueden gestionar grandes cantidades de datos y detectar las señales de peligro menos claras mediante el análisis predictivo. Sin duda, la AIOps es la forma de ampliar la gama de funciones de las redes SD-WAN y de potenciar su eficacia.
Palo Alto Networks ha logrado importantes avances en materia de AIOps a través de Prisma SD-WAN. El principal objetivo de las redes SD-WAN antiguas era abandonar la conmutación de etiquetas multiprotocolo (MPLS) para reducir costes, pero Palo Alto Networks cree en una solución de nueva generación que brinde automatización, reduzca el coste total de propiedad, aumente el rendimiento de las aplicaciones y ofrezca una amplia gama de servicios de seguridad y de red en la nube. Recientemente hemos lanzado grandes mejoras de AIOps para Prisma SD-WAN, como el análisis y la correlación de eventos, las vistas del panel mejoradas y la exportación de telemetría a terceros que recopilan los datos. Ahora que la escala de las organizaciones aumenta a toda velocidad, garantizar la sencillez y la automatización de las operaciones de red es más importante que nunca.
Gartner cuenta con una guía sobre el mercado de las plataformas de AIOps en la que evalúa distintos proveedores y facilita información para los líderes sobre las ventajas que aportan las tecnologías basadas en la IA con ML y análisis predictivos a las operaciones de TI de una organización, así como el ahorro de costes que ello supone. Además, Gartner también expone las tendencias y los datos clave que ha observado con el boom de las plataformas de AIOps. Prisma SD-WAN cuenta con funciones de AIOps que ayudan a reducir y automatizar operaciones de red tediosas y ha sido declarado líder en el informe Magic Quadrant de Gartner de 2021 para infraestructuras WAN perimetrales.
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