Un papel clave de AI Ops en la gestión de soluciones de aplicaciones empresariales

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La transformación digital empresarial ha creado una infraestructura de TI que consta de un enorme almacén de datos y sistemas híbridos y multinube. Este desarrollo ha generado enormes conjuntos de datos de diferentes canales, puntos de contacto con el cliente y plataformas de dispositivos. El ritmo inigualable de generación de datos dificulta que las organizaciones administren la TI. Esto es esencial para agilizar las operaciones, aumentar el monitoreo y buscar la continuidad del negocio. Dadas las limitaciones de las soluciones de TI existentes para la gestión de datos, las empresas están aprovechando AI Ops para una variedad de actividades. Estos incluyen comprender y predecir el comportamiento del cliente, detectar anomalías e identificar sus razones y brindar asesoramiento normativo. Ayuda a detectar dependencias que causan problemas en su infraestructura de TI. Además, la inteligencia artificial con características como contenedorización, monitoreo continuo, administración de nube predictiva o adaptativa brinda a las empresas una perspectiva de próxima generación sobre su negocio.

¿Qué son las AIOps?

Es un sistema de software que consta de big data, aprendizaje automático e inteligencia artificial que mejora las capacidades de las principales funciones de TI. Las características de TI incluyen automatización, administración de servicios de TI, monitoreo del desempeño, correlación y análisis de eventos, y más. En otras palabras, AI Ops está aplicando ciencia de datos y aprendizaje automático al marco de DevOps para hacerlo más eficiente y productivo. Los beneficios de integrar la IA en la cadena de valor son:

  • Procese todo tipo de datos generados a partir de diferentes fuentes de forma rápida y precisa. Esto asegura la integridad de los datos y da resultados concretos.

  • Analice grandes conjuntos de datos para generar información procesable (si es necesario) para que los ingenieros de DevOps comprendan y realicen ajustes en la infraestructura.

  • Identifique el patrón de eventos y configure el disparador automático en consecuencia.

AI Ops y DevOps: diferencias

DevOps es posiblemente la mejor metodología de desarrollo de software para acelerar la implementación de soluciones de software de alta calidad en cualquier organización. Entonces, ¿por qué AI Ops es un requisito importante para las empresas? Vamos a averiguar.

  • La principal diferencia entre AIOps y DevOps es la antigua formación de múltiples capas que automatiza las operaciones de TI y permite el análisis de algoritmos por sí solo. Las transformaciones de DevOps, por otro lado, incluyen el aprovechamiento de técnicas de desarrollo ágiles y su uso para automatizar las operaciones de autoservicio.

  • Los AIOps realizan tareas en tiempo real sin intervención humana. DevOps tradicional le permite analizar y organizar sus tareas de TI por fuente de datos, así como realizarlas.

  • Los AIOps pueden realizar muchas actividades analíticas basadas en datos, como la gestión de datos de transmisión, la gestión de datos históricos y la captura de datos de registro. Las capacidades de visualización permiten a las partes interesadas en diferentes unidades de negocio ver información.

  • La garantía de calidad de DevOps le permite automatizar las implementaciones de compilación utilizando contenedores y herramientas de automatización, pero carece de áreas como seguridad y cumplimiento, y operaciones del sistema.

  • Mientras que DevOps QA ayuda a optimizar SDLC a través de la canalización de CI / CD, AIOps proporciona una plataforma escalable para automatizar y administrar operaciones de TI que involucran grandes conjuntos de datos.

  • AI Ops seguirá creciendo en importancia, ya que necesitamos monitorear y administrar las aplicaciones empresariales de próxima generación que se ejecutan en múltiples ecosistemas de nube en tiempo real.

¿Por qué las empresas necesitan adoptar AI Ops?

La construcción e implementación de aplicaciones empresariales de próxima generación implica el uso de inteligencia artificial y metodologías de operaciones de inteligencia artificial impulsadas por el aprendizaje automático. Los beneficios de aprovechar esta metodología de próxima generación son:

Elimina el ruido de TI. El ruido de TI puede exponer a su equipo a falsos positivos, completar los eventos que causan la raíz y dificultar la detección de interrupciones. También puede dar lugar a problemas de rendimiento, aumento de los costos y riesgos operativos y denegación de iniciativas digitales empresariales. Las herramientas impulsadas por AIOps pueden reducir o eliminar el ruido creando incidentes correlacionados que indican la causa raíz.

Gran experiencia del cliente: Cuando la experiencia del cliente se convierte en el factor más importante para impulsar la rentabilidad, AI Ops puede realizar análisis predictivos y automatizar decisiones relacionadas con eventos futuros. Al analizar los datos, AI Ops puede predecir eventos que afectarán la disponibilidad y el rendimiento de los sistemas de TI. Además, identificar la causa raíz de los problemas de TI puede ayudarlo a resolverlos de inmediato.

Mejor colaboración: Los AIOps pueden eliminar los silos funcionales y optimizar los flujos de trabajo para los grupos de TI y otras unidades comerciales. Puede generar paneles e informes personalizados para ayudar a su equipo a comprender rápidamente las tareas y actuar en consecuencia.

Fortalecimiento de la prestación de servicios: La inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la automatización ayudan a los equipos de prestación de servicios de cualquier empresa en la resolución de consultas mediante el análisis de patrones de uso, tickets de soporte e interacciones de los usuarios. Al aplicar un análisis de las posibles causas, puede anticipar los problemas de rendimiento subyacentes y ayudar a resolverlos.

Conclusión

La automatización de pruebas de DevOps es el estándar de facto para permitir la automatización de los procesos de TI, pero AI Ops puede ser un juego de pelota completamente diferente. Al minimizar la dependencia de su empresa en herramientas de automatización específicas, DevOps puede usar adecuadamente el manto como la próxima generación de avatares. Además, AI Ops puede monitorear el comportamiento de la infraestructura de TI y ajustar los recursos de datos para optimizar los procesos de trabajo y aumentar la rentabilidad.

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Source by Michael Wade Jr

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