As operações de IA ou AI-Driven Ops (AIOps), têm um grande papel na engenharia de plataforma. Ao combinar automação inteligente, IA generativa e aprendizado de máquina, o AIOps traz ganhos significativos, por exemplo, melhoria da eficiência, redução do tempo de resposta e antecipação de problemas, antes mesmo de gerar um impacto negativo nas organizações.
A inteligência artificial já faz parte do cotidiano e a cada momento ganha ainda mais relevância no cenário empresarial. Segundo a pesquisa “The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value”*, realizada pela McKinsey, 72% das empresas do mundo já adotaram essa tecnologia.
A IA se mostra eficaz, ajudando em muitos ambientes de complexidade e superando desafios. Enquanto essa evolução segue sem precedentes, grandes equipes adotam o AIOps como um parceiro visando melhorar tempo de resposta, eficiência e prevendo potenciais problemas.
Dessa forma, a abordagem é considerada uma transformação que remodela as operações de TI. Diante disso, as responsabilidades das pessoas engenheiras de plataforma por meio do gerenciamento, a automação e otimização do sistema também foram remodeladas.
A seguir, vamos entender melhor o que é AIOps, seus benefícios e desafios e o que a engenharia de plataforma ganha com isso.
O que é AIOps?
É uma abordagem que utiliza técnicas de inteligência artificial, como aprendizado de máquina. O AIOps busca automatizar, otimizar e melhorar a entrega de serviços em sistemas diversos e complexos.
Além disso, como uma ferramenta complementar, a IA generativa pode ser integrada permitindo a criação de relatórios automatizados, conteúdos personalizados, resumos de incidentes e sugerindo soluções baseadas em padrões já aprendidos.
Essas ações trazem à tona uma camada criativa e proativa de Gen AI, ampliando a possibilidade de interações e suporte no gerenciamento de operações.
Em suma, as operações de inteligência artificial ajudam organizações a identificar problemas com base em anomalias ou desvios do comportamento normal. Além disso, são capazes de prever o valor de certas métricas para evitar interrupções, reduzir a fadiga de alertas, agrupando alertas, eventos ou logs com base em sintomas ou descrições de texto, e correlacionar eventos para extrair insights acionáveis.
O termo AIOps
O termo AIOps foi trazido à tona pela primeira vez pelo Gartner em 2016 e surgiu da mudança da transformação digital de TI centralizada para operações em qualquer lugar com cargas de trabalho na nuvem e no local em todo o mundo.
A ideia surgiu como uma resposta à crescente complexidade das infraestruturas de TI e à necessidade de gerenciar grandes volumes de dados em ambientes híbridos e distribuídos. Plataformas de AIOps integram dados de diferentes fontes, como logs e métricas, e os analisam para fornecer insights acionáveis que simplifiquem a gestão de sistemas e redes.
Mas o que seria o AI-Driven Ops?
AI-Driven Ops é o uso da IA para automatizar e otimizar operações de TI e negócios. Ele é capaz de detectar anomalias, prever falhar, diminuir os alertas considerados redundantes e automatizar respostas.
Na prática, tornam a gestão mais eficiente e proativa, ajudando a lidar com a complexidade dos sistemas modernos, conectando eventos e sendo capaz de gerar insights valiosos.
Qual a diferença entre AIOps e AI-Driven Ops?
Quando comparamos o AI-Driven Ops com o AIOps, vemos uma sutil diferença em conceitos e, embora compartilhem princípios semelhantes, eles não são exatamente a mesma coisa.
O AIOps é mais orientado a ferramentas e práticas voltadas para TI. Já o AI-Driven Ops é mais abrangente e aplica IA para melhorar operações de forma geral.
Como funciona o AIOps?
O AIOps age consolidando dados de várias fontes e os processa por meio do aprendizado de máquina. Assim, o mesmo consegue fornecer algumas percepções importantes em tempo real, como análise de causa-raiz e detecção de anomalias.
As empresas precisam de soluções abrangentes, que possam administrar dados valiosos e prevenir problemas e, nesse caso, as operações de inteligência artificial se tornam grandes aliados. Essas operações são capazes de analisar grandes volumes de dados, vindos de diversas fontes e, a partir dessa análise, surgem as identificações de padrões, anomalias e correlações que podem indicar problemas ou oportunidades de melhorias.
A sinergia entre AI e o toque humano como equilíbrio essencial no AIOps
Combinar inteligência artificial com as operações de TI ou na engenharia de plataforma para otimizar processos, identificar e prever falhas é um dos pontos cruciais de atuação do AIOps.
Já esclarecemos o quanto a IA é importante para analisar grandes volumes de dados em tempo real, detectar problemas e propor soluções, porém, sua eficácia depende de dados de qualidade e modelos bem treinados.
Nesse ponto, o toque humano se torna indispensável, dando um “check” nos insights gerados, garantindo que eles sejam validados, os modelos ajustados e, consequentemente, as decisões estratégicas tenham base no contexto e nos objetivos do negócio.
Não é nenhuma utopia dizer que a verdadeira força do AIOps está no trabalho em conjunto da IA com os humanos. Enquanto uma consegue trazer velocidade e precisão como nunca visto, os humanos adicionam julgamento, criatividade e conformidade. Essa combinação cria um sistema eficiente, confiável e adaptável, transformando as operações em um diferencial competitivo.
Benefícios do AIOps
Quando falamos de benefícios trazidos pelo AIOps, precisamos focar na automação de tarefas e correção, capazes de aumentar a eficiência e capacidade de resposta para organização que está contratando.
Em suma, os benefícios do AIOps incluem redução de eventos, automação de correções, redução do tempo médio de reparo, auto-remediação e maior eficiência e resposta dos serviços.
- Redução de eventos
Por meio de algoritmos, o AIOps consegue peneirar o ruído, identificando e priorizando incidentes que exigem um olhar mais atencioso. Isso otimiza a relação sinal-ruído, permitindo que as equipes de TI foquem em problemas críticos e respondam de maneira mais eficiente, reduzindo distrações e aumentando a produtividade.
- Reduzir o tempo médio de reparo (Mean Time To Repare – MTTR)
O tempo médio de reparo é um dos benefícios mais importantes do AIOps. A consequência dessa ação é minimizar o tempo de inatividade e garantir que os sistemas permaneçam ativos e funcionando.
Através dessa ação, as equipes podem responder de forma mais ágil em caso de reparo, corrigindo os problemas antes que eles afetem as pessoas usuárias finais.
- Auto-remediação
Esse benefício diz muito sobre ser capaz de identificar e corrigir problemas em alguns casos específicos sem a intervenção humana. Essa abordagem proativa é essencial para garantir a alta disponibilidade e o desempenho consistente dos serviços.
- Redução de custo
Conforme a automatização acontece, a redução de custos é parte fundamental do processo. Diminuir tarefas repetitivas é sinônimo de menos tarefas manuais, além de melhorar a utilização da infraestrutura existente na empresa.
- Aumento da produtividade
A conta é simples: se você e sua equipe estão com processos automatizados e a redução de eventos críticos foi aplicada e não exige tanta intervenção manual, seu time pode se concentrar em atividades mais estratégicas, agregando ainda mais valor ao negócio.
Quais são os desafios?
Qualquer implementação é um desafio para as organizações. No entanto, quando tratamos de implementar uma abordagem que altera o fluxo e métodos de trabalho, é ainda mais desafiador e requer algum planejamento (e paciência).
Quando falamos sobre operações de IA, alguns aspectos ao implementar podem ajudar a enfrentar obstáculos e garantir uma adoção bem-sucedida. Existem três desafios considerados cruciais tanto por conta da acessibilidade a essas ferramentas, quanto em mudanças organizacionais e culturais.
Podendo variar de empresa para empresa, é importante considerar os três desafios abaixo como os que sempre serão exigidos.
- Habilidades
O “fator humano” é fundamental nesse cenário e nem todas as pessoas da empresa estão aptas para lidar com um desafio que é o trabalho em conjunto da inteligência artificial e o toque humano.
Assim, quando trazemos para a realidade do AIOps, muitos ainda estão aprendendo regras e o treinamento acaba sendo fundamental para preencher a lacuna da habilidade dentro da sua equipe.
Seja por meio de especialistas externos ou internos, trate esse ponto como essencial para alcançar os melhores resultados.
- Segurança
É clichê dizer que a segurança é um dos pontos mais importantes em implantações ou adoções de ferramentas? Sem dúvidas, mas em operações de IA não é diferente. As ferramentas trazidas pelo AIOps podem gerar algumas vulnerabilidades de segurança em seus sistemas.
Dentre as vulnerabilidades, podemos citar os riscos de segurança com dados sensíveis, complexidade de integração com os sistemas legados e possibilidades de falsos positivos e negativos.
Dessa forma, é importante priorizar as medidas de cibersegurança, além de o treinamento da equipe estar em dia e, é claro, conformidade com os padrões e regulamentações do setor.
- Escalabilidade
Escolher ferramentas que possam escalar conforme o crescimento da sua organização é fundamental. É importante reavaliar regularmente suas necessidades de infraestrutura e atualizar as ferramentas conforme necessário para garantir a escalabilidade contínua.
AIOps na engenharia de plataforma
Assim como outros setores, a engenharia de plataforma colhe bons frutos da IA para operações. Essa prática revolucionou como as pessoas engenheiras abordam o gerenciamento, a automação e a otimização do sistema.
Se você trabalha com engenharia de plataforma, provavelmente já percebeu como essa ‘nova onda’ está transformando o ambiente de trabalho, especialmente no que diz respeito à gestão de riscos e segurança.
Conforme essa evolução avança, é essencial não apenas compreender os desafios, mas também explorar os pontos positivos que o AIOps oferece. Eles são capazes de transformar desafios em vantagens estratégicas na engenharia de plataforma.
Detecção preventiva de problemas de segurança
Em suma, o AIOps permite identificar ameaças e vulnerabilidades antes que elas se tornem riscos críticos, ajudando a manter a segurança da plataforma.
Os desafios encontrados pelos times de operações de segurança na criação de scripts exigem uma solução eficiente. Dessa forma, a StackSpot AI, adaptada para o desenvolvimento de software, surge como uma solução pragmática. Seu impacto é evidente na otimização dos processos de criação de scripts, na simplificação da padronização e no aumento da segurança nas operações.
Abaixo, um exemplo de como a StackSpot AI identifica e corrige a vulnerabilidade de códigos, aumentando a segurança.
Aprimoramento da confiabilidade dos sistemas
A análise preditiva é um possível uso dentro de AIOps. Ela contribui para manter altos níveis de confiabilidade e, por outro lado, ajuda as plataformas a se adaptarem rapidamente a variações de carga e necessidades, aplicada para prever falhas e otimizar operações.
Otimização de recursos e infraestrutura
Monitora o uso de recursos, recomendando ajustes para melhorar a eficiência, sem sobrecarregar os sistemas.
Insights para planejamento de capacidade
Com base nos dados coletados, AIOps é capaz de oferecer previsões para o crescimento e capacidade, auxiliando as pessoas engenheiras no planejamento escalável.
Integração com ferramentas de observabilidade
AIOps pode se conectar a ferramentas de monitoramento, permitindo uma visão completa e em tempo real do desempenho da plataforma.
Conheça a StackSpot AI
Dentro do contexto de AIOps, a StackSpot AI pode ser uma grande aliada para otimizar a automação e a segurança na engenharia de plataforma. Mas como?
A ferramenta é capaz de otimizar as operações de IA com automação, detecção de vulnerabilidades, integração com Infraestrutura como Código (IaC), análise contínua e ferramentas como portal e extensão IDE. Como resultado, ela pode acelerar os fluxos e melhorar a segurança e eficiência.
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Conclusão
Do ponto de vista das operações de TI, AIOps representa uma grande evolução no gerenciamento, principalmente quando falamos em ambientes complexos e dinâmicos. A integração da inteligência artificial com o aprendizado de máquina permite automatizações que, antes, jamais seriam possíveis em diversos processos.
No fim, o principal impacto está dentro da redução da carga de trabalho manual, permitindo que as equipes estejam focadas em atividades mais estratégicas. No entanto, com ainda mais capacidade de prever problemas, garantir eficiência e otimizar recursos.
Pelo lado da engenharia de plataforma, o impacto é ainda mais profundo. Os ganhos não estão limitados à confiabilidade e segurança, mas trazendo bons insights para planejar a capacidade e a otimização da infraestrutura.
Quando o AIOps se integra com ferramentas de observabilidade, há uma visão abrangente do desempenho da plataforma. Assim, a abordagem permite que pessoas engenheiras tomem decisões mais informadas e proativas.
* The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value
