AIOps ya es una práctica consolidada en muchas empresas. Pero también es cierto que sigue evolucionando a medida que las organizaciones recurren a la inteligencia artificial para ejecutar nuevos casos de uso, y a medida que los proveedores diseñan mejores y más eficientes herramientas de AIOps.
Esta realidad nos lleva a preguntarnos: ¿qué será lo próximo en operaciones de inteligencia artificial? ¿Cuáles son las tendencias que darán forma al futuro del AIOps en los próximos años, y cómo evolucionarán sus casos de uso? A continuación, proponemos las siguientes predicciones.
1. Herramientas de AIOps de dominio independiente
Tradicionalmente, la mayoría de las soluciones de AIOps han caído en la categoría que Gartner denomina » domain-centric» (centradas en el dominio). Se trata de herramientas que pueden dar soporte a una gama limitada de casos de uso, como los asociados a una determinada industria o a un cierto tipo de datos. Las herramientas de AIOps centradas en el dominio son más fáciles de construir porque tienen una gama relativamente limitada de funcionalidad. Por supuesto, esto también es un inconveniente. Requiere que las organizaciones desplieguen múltiples soluciones de AIOps centradas en el dominio si necesitan abordar casos de uso que abarcan múltiples dominios.
En el futuro, es probable que un número cada vez mayor de herramientas de AIOps evolucionen hacia soluciones agnósticas de dominio (o sean sustituidas por ellas). Las herramientas de AIOps agnósticas al dominio (como las de Broadcom) pueden atender una amplia gama de casos de uso, y pueden aprovechar prácticamente cualquier tipo de fuente de datos sin necesidad de formación o configuración especial.
2. Gestión de riesgos de DevOps
En el mundo DevOps y SRE, la gestión de riesgos es un concepto relativamente nuevo. Se centra en cómo los equipos de DevOps y SRE pueden utilizar la cadena de entrega de software para gestionar los riesgos de la organización.
Tradicionalmente, este proceso requería mucho trabajo manual. Los equipos se basaban en prácticas como los post-mortems manuales y los bucles de retroalimentación cualitativa para averiguar dónde estaban sus mayores riesgos con respecto a la entrega de software.
Sin embargo, con AIOps, la gestión de riesgos de DevOps puede convertirse en un proceso altamente automatizado y eficiente. Las herramientas de AIOps pueden evaluar automáticamente la relación entre los procesos de entrega de software y las experiencias de los usuarios, y luego identificar los puntos débiles que los equipos deben abordar para optimizar los resultados de la entrega de software.
En términos más generales, AIOps ayudará a los ingenieros de DevOps y a los SRE a gestionar el cambio de forma más eficaz, así como a responder a las interrupciones con mayor rapidez. AIOps ya hace esto, por supuesto, pero a medida que las herramientas de AIOps se vuelvan aún más sofisticadas, permitirán grados cada vez mayores de fiabilidad dentro del proceso de entrega de software.
3. DevSecOps: Integración de SecOps y IT Ops
DevSecOps, es un concepto que estimula a los equipos de operaciones de seguridad a trabajar con los equipos de operaciones y desarrollo de TI. Pero el problema con DevSecOps es que es muy fácil hablar de él, pero difícil de poner en práctica. ¿Cómo dar a los equipos de seguridad la visibilidad que necesitan en los procesos de DevOps para permitir una verdadera colaboración entre todas las partes interesadas? ¿Cómo se garantiza que los problemas de seguridad puedan salir a la luz y resolverse rápidamente sin interrumpir el proceso de entrega de software? No son preguntas sencillas de responder.
Sin embargo, con AIOps, hacer que DevSecOps funcione en la práctica se convierte en una propuesta más que realista. Hay dos razones principales para ello. En primer lugar, AIOps ayuda a los equipos a recopilar y analizar datos relacionados con todo tipo de riesgos -incluidos los relacionados con la seguridad y el rendimiento de las aplicaciones- y luego consolidarlos en alertas y recomendaciones que todos los miembros de la organización de TI pueden utilizar. Esta es una forma práctica de no silenciar DevOps y SecOps, porque significa que ambos equipos tienen un conjunto común de cuadros de mando a partir de los cuales trabajar para resolver problemas.
En segundo lugar, AIOps puede desempeñar un papel fundamental a la hora de ayudar a los equipos a comprender la forma más eficiente y segura de resolver los problemas. Esto es importante porque, tradicionalmente, la solución más obvia para un problema de rendimiento del software no siempre era la más segura, y la solución más rápida para los problemas de seguridad no era necesariamente la menos perjudicial para los usuarios finales. Las AIOps pueden ayudar a los equipos a resolver problemas complejos con el fin de encontrar el punto medio adecuado entre las prioridades de seguridad y los objetivos de entrega de software, que es exactamente de lo que trata DevSecOps.
4. Un paso más cerca de las NoOps
Durante años se ha hablado de NoOps, un concepto que describe un mundo en el que las operaciones de TI están tan completamente automatizadas que ya no existen realmente.
Puede que nunca lleguemos a un estado en el que los humanos dejen de desempeñar cualquier tipo de papel en las operaciones de TI. Sin embargo, las AIOps están marcando el comienzo de un mundo en el que la infraestructura se autogestiona en gran medida, reduciendo la carga que soportan los equipos de TI para resolver los problemas manualmente. Los problemas verdaderamente complejos pueden requerir siempre la intervención humana, pero las operaciones rutinarias, como el autoescalado y la corrección de problemas de rendimiento estándar, se le pueden encargar a las herramientas de AIOps.
¿Quiere saber qué beneficios está reportando la implementación de AIOps a las organizaciones? Descargue el EMA Research Report, AI(work)Ops 2021: The State of AIOps
Informe de investigación EMA, AIOps 2021: The State of AIOps
Informe completo: EMA Research Report, AIOps 2021