Más casos de uso para AIOps a medida que crece su valor para las empresas

Las organizaciones ven AIOps como una forma de lidiar con la mayor complejidad que enfrentan en la gestión de operaciones y seguridad.

Después de un impulso el año pasado, AIOps continúa atrayendo la atención de las organizaciones. Se está adoptando rápidamente para ayudar al personal de TI a mejorar su seguridad tradicional y el monitoreo y la administración de la red.

El año pasado, Gartner descubrió que AIOps solo en el mercado de administración de operaciones de TI crecería a una tasa de crecimiento anual compuesta del 15 % anual hasta 2025 desde más de mil millones de dólares en 2020.

Algunas organizaciones ven a AIOps como un medio para ahorrar dinero en el personal de TI, pero cada vez está más claro que el factor impulsor clave es la complejidad. Hay varios casos de uso distintos que impulsarán este crecimiento.

Un área en la que AIOps se está volviendo más necesario es en el manejo de las demandas de la fuerza laboral remota e híbrida actual.

Los cierres de oficinas inducidos por la pandemia y las políticas de trabajo desde casa aumentaron el tráfico digital y complicaron la recopilación de datos para los equipos de TI. Las empresas que respaldan el trabajo remoto enviaron a los empleados a casa con nuevo hardware y software, lo que resultó en más tráfico de datos. Y los equipos de TI, que ya se enfrentaban a una mayor producción de datos, también tenían que monitorear flujos de datos con diferentes propiedades causados ​​por la información que fluía desde varias ubicaciones de oficinas remotas.

AIOps puede ayudar a los equipos de TI a manejar datos cada vez más diferentes causados ​​por el cambio a modelos de trabajo híbridos y remotos. AIOps utiliza algoritmos inteligentes que incorporan grandes volúmenes de datos con diferentes propiedades y de fuentes dispares y automatizan su análisis.

Además, una solución AIOps puede observar los datos agregados para detectar patrones y predecir problemas antes de que surjan y causen interrupciones en la productividad de los empleados. Y, si hay un incidente que afecta el servicio, AIOps ayuda a los equipos de TI a identificar rápidamente la causa raíz y determinar una solución para reducir el tiempo medio de reparación (MTTR).

Otra área general en la que AIOps está encontrando valor es en la automatización de la seguridad. ¿Por qué? Factores como el cambio a la nube y la adopción de aplicaciones híbridas y componibles presentan nuevos problemas. Por ejemplo, el año pasado, el descubrimiento de vulnerabilidades en la biblioteca de software Log4j de Apache conmocionó al mundo empresarial. Algunos lo describieron como "la violación de seguridad más grave de la historia". La razón:el software de código abierto fue ampliamente utilizado e integrado en muchas aplicaciones comunes que se reutilizan con frecuencia en las empresas.

En este caso y en otros, las herramientas de seguridad tradicionales ofrecieron poca ayuda para erradicarlo. Por el contrario, AIOps utiliza algoritmos inteligentes para modelar el comportamiento normal de los sistemas. Luego detecta proactivamente un ataque cibernético identificando desviaciones en tiempo real y determinando si un problema (por ejemplo, un problema de rendimiento) se debe a un ataque cibernético en lugar de un problema de TI. En el caso de un ataque, el sistema puede iniciar una serie de tácticas defensivas automatizadas, como priorizar alarmas y alertas para ayudar a los operadores humanos, o puede usarse para tomar medidas por sí solo, como cerrar el acceso a un sistema o bloquear un dirección IP.