Afronte la complejidad con el software AIOps
Las herramientas AIOps aplican el aprendizaje automático y el análisis avanzado para identificar patrones en los datos de monitorización, capacidad, centro de servicio al usuario y automatización en entornos híbridos locales y de varias nubes. AIOps permite que los equipos de operaciones de TI y observación:
- Utilicen AIOps, el aprendizaje automático y la detección de anomalías para mejorar el rendimiento y la disponibilidad, tanto en las instalaciones como en la nube
- Reduzcan la irrelevancia de eventos y prioricen los problemas críticos del negocio
- Admitan la velocidad de publicación de las aplicaciones y de los procesos de DevOps
- Identifiquen los problemas de forma proactiva y analicen rápidamente la causa raíz para reducir el MTTR
- Modelen y predigan los requisitos de capacidad de carga de trabajo para optimizar el uso y el costo de los recursos
Requisitos clave del software AIOps
La implementación de una estrategia AIOps va más allá de obtener mejores análisis de los datos existentes. Para crear la base de un sistema de aprendizaje automático que proporcione información continua, es necesario contar con:
- Acceso abierto a los datos que incluya varias fuentes consumibles de datos de TI históricos y de transmisión
- Aprendizaje automático y algoritmos que aprenden los patrones de comportamiento de los datos y generan información automatizada
- Automatización para actuar según la información analítica y colaborar con el centro de servicio al usuario de ITSM
BMC es un líder de confianza en AIOps
Las soluciones de BMC utilizan el aprendizaje automático y el análisis avanzado como parte de una solución holística de monitorización, gestión de eventos, capacidad y automatización para proporcionar casos de uso de AIOps que ayuden a que las operaciones de TI se ejecuten a la velocidad que exige el negocio digital.
- Reduzca en un 90 % la irrelevancia de eventos
- Alerte con anticipación para reducir los incidentes en un 40 %
- Reduzca el tiempo en el que se identifica la causa raíz en un 60 %
- Automatice la corrección de eventos para reducir el MTTR en un 75 %
Acceso abierto a los datos
Los equipos de observación deben ser capaces de consumir grandes volúmenes de datos y eventos a través de varias tecnologías y sistemas de registro como base para llevar a cabo una estrategia AIOps exitosa. Los requisitos clave incluyen los siguientes:
- Monitorización de aplicaciones distribuidas a través de entornos locales, en la nube y contenedores
- Obtención de una vista unificada de los datos a través de las diferentes capas de la pila de aplicaciones
- Monitorización independiente de datos, incluida la obtención de datos de otras herramientas de monitorización
Aprendizaje automático
Básicamente, el análisis de TI se basa en la coincidencia de patrones. El aprendizaje automático aplica la potencia y la velocidad computacionales de las máquinas en la detección y la correlación de patrones en los datos de TI. Esto se logra de manera más rápida y en mayor cantidad que los agentes humanos y cambia dinámicamente los algoritmos utilizados en los análisis en función de los cambios de los datos.
- Aprendizaje conductual de las condiciones normales
- Las líneas de base dinámicas se extienden más allá de los umbrales estáticos
- Detección de anomalías basada en pautas aprendidas
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Video: Park Place Technologies Innovates with AI and Machine Learning (1:47)
Automatización de ITSM y AIOps
El valor de AIOps proviene de la utilización de los valiosos conocimientos proporcionados por el aprendizaje automático y el análisis a fin de potenciar la automatización y desglosar los silos entre ITOM e ITSM para lograr el máximo valor del negocio. Entre los casos de uso de la valiosa automatización de AIOps, se incluyen:
