Desbloqueando valor empresarial: Expandiendo casos de uso de AIOps

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

Tras un impulso de momentum el año pasado, AIOps sigue ganando atención de las organizaciones. Se está adoptando rápidamente para ayudar a los equipos de TI a mejorar su monitoreo y gestión tradicional de seguridad y red.

El año pasado, Gartner encontró que AIOps en el mercado de gestión de operaciones de TI crecería a una tasa compuesta anual del 15% hasta 2025 desde más de $1.000 millones en 2020.

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

Un área donde AIOps se vuelve más críticamente necesario es lidiar con las demandas de la fuerza laboral remota e híbrida de hoy.

Los cierres de oficinas inducidos por la pandemia y políticas de trabajo desde casa aumentaron el tráfico digital y complicaron la recopilación de datos para equipos de TI. Las empresas que apoyan trabajo remoto enviaron empleados a casa con nuevo hardware y software, resultando en más tráfico de datos. Y los equipos de TI, ya lidiando con mayor producción de datos, también tuvieron que monitorear flujos de datos con diferentes propiedades causados por información fluyendo desde varias ubicaciones de oficina remota.

AIOps puede ayudar a los equipos de TI a manejar datos aumentados y cada vez más disímiles causados por el cambio a modelos de trabajo remoto e híbrido. AIOps usa algoritmos inteligentes que ingieren grandes volúmenes de datos con propiedades variables y de fuentes dispares y automatizan su análisis.

Adicionalmente, una solución AIOps puede analizar los datos agregados para detectar patrones y predecir problemas antes de que surjan y causen disrupción a la productividad de empleados. Y, si hay un incidente que impacta 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 remediación (MTTR).

Otra área general donde AIOps encuentra valor es en automatizar la seguridad. ¿Por qué? Factores como el movimiento a la nube y la adopción de aplicaciones híbridas y componibles introducen nuevos problemas. Por ejemplo, el año pasado, el descubrimiento de vulnerabilidades en la biblioteca de software Apache Log4j envió ondas de choque al mundo empresarial. Fue descrito por algunos como «la brecha de seguridad más grave jamás vista». La razón: el software open-source era ampliamente usado e incrustado en muchas aplicaciones comunes que se reutilizan frecuentemente en empresas.

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