Por qué la automatización a menudo se queda corta en operaciones de TI

Junto con la orquestación y ajuste iniciales, las reglas de automatización siguen un modelo write-once-deploy-anywhere que deja prácticamente cero espacio para la adaptabilidad. Cada vez que se añade una nueva app empresarial, las cargas de trabajo se mueven a o entre nubes, o el plan estratégico general de la empresa cambia, también deben cambiar las reglas.

En 1947, General Motors estableció el primer departamento de automatización moderno. El objetivo era agilizar la producción de sus automóviles combinando una variedad de tecnologías mecánicas, hidráulicas y computacionales para reemplazar tareas que consumen tiempo y recursos intensivos típicamente manejadas por empleados por hora.

Siete décadas después, el fenómeno de la automatización se ha extendido a cada industria y mercado y ha encontrado una audiencia particularmente ávida en TI. Plataformas enteras que combinan múltiples scripts para imitar acciones y respuestas entre un administrador y el entorno de TI han llevado a profesionales de TI en todo el espectro a automatizar tantas actividades como sea posible.

Ahora, todo, desde lanzar nuevo software y configurar sistemas hasta reiniciar servidores cuyas conexiones se han perdido y tomar acciones correctivas ante cambios inesperados, está esencialmente en piloto automático. Pero lo que una vez se vio como algo de una panacea para lo que aqueja a los equipos de TI está comenzando a mostrar signos de ineficacia contra la próxima ola de desafíos relacionados con TI —infraestructura expansiva, volúmenes de datos exponencialmente mayores, y demandas de negocio que evolucionan rápidamente— dejando a muchos preguntándose: ¿es la automatización de TI suficiente para prosperar en la era digital? Y, si no, ¿cómo pueden las organizaciones de TI seguir operando eficazmente?

Gestionar un entorno dinámico con reglas estáticas

Tras la transformación digital, los entornos de TI son más complejos y expansivos que nunca. Hay más infraestructura y más aplicaciones para gestionar, más datos para agregar, analizar y operacionalizar —todo habilitado por la aparición de estrategias de nube híbrida.

La empresa promedio hoy ejecuta más de cientos de aplicaciones en varias nubes públicas y privadas en un esfuerzo por mantenerse al día con las necesidades de negocio que cambian rápidamente creadas por una base de clientes cada vez más exigente y otras presiones competitivas. La adopción rápida (y rabiosa) de plataformas en la nube y el fácil acceso a herramientas puntuales útiles han creado un entorno de cambio y evolución constante que ha añadido complejidad que se está volviendo inmanejable. De hecho, muchos tomadores de decisiones de TI informan que sus esfuerzos de transformación digital corren el riesgo de impactar negativamente a la organización en general si no se gestionan eficazmente. Y ese desafío puede ser simplemente demasiado dinámico para la automatización convencional.

La automatización como la conocemos es basada en reglas y dirigida por políticas. Las reglas son comandos simples y predecibles para realizar una tarea o actividad específica y generan alertas cuando se superan los umbrales alrededor de esas tareas y actividades. Las reglas de automatización son estrechas en alcance, estáticas, y deben coordinarse con miles de otras reglas para mantener las operaciones funcionando suave y eficientemente —lo cual es exactamente por qué ya no son suficientes en un entorno de TI moderno y digitalizado.

Junto con la orquestación y ajuste iniciales, las reglas de automatización siguen un modelo write-once-deploy-anywhere que deja prácticamente cero espacio para la adaptabilidad. Cada vez que se añade una nueva app empresarial, las cargas de trabajo se mueven a o entre nubes, o el plan estratégico general de la empresa cambia, también deben cambiar las reglas.

Además, los entornos serverless y basados en la nube de hoy requieren ajustes constantes y cambios en la automatización, y no hay un equipo de TI en existencia con la mano de obra, recursos, o capacidad para hacerlo todo eficazmente.

AIOps supercarga la automatización

El auge de la inteligencia artificial es un punto de inflexión para los profesionales de operaciones de TI en todas partes porque puede remodelar completamente su enfoque para gestionar un entorno de TI en constante cambio. Aplicar IA a operaciones de TI —AIOps— no solo automatiza las tareas más consumidoras de tiempo y repetitivas, sino también las de orden superior y más complejas.

Los sistemas AIOps agregan datos de objetivos de origen a través de todo el entorno de TI —infraestructura on-premise y en la nube por igual— en un único data lake. Pero a diferencia de la automatización convencional que necesita una regla para cada escenario concebible para actuar sobre esa información, AIOps aprende a identificar proactivamente incluso las señales de alerta más tenues en medio de volúmenes masivos de información que los humanos podrían perder, contextualizar su importancia, y tomar acción apropiada y decisiva inmediatamente sin intervención humana.

En lugar de que los miembros del equipo revisen manualmente innumerables alertas e intenten distinguir entre las de alta prioridad y bajo impacto, las herramientas AIOps lo hacen todo automáticamente. Aplican algoritmos finamente ajustados mapeados a operaciones de TI específicas que filtran millones de registros de logs y métricas para sacar a la superficie las alertas más críticas para aportar mayor visibilidad al rendimiento y salud del sistema, liberando a los miembros del equipo de TI para centrarse en iniciativas de mayor prioridad y proporcionando un impulso muy necesario a la productividad y eficiencia de TI.

La automatización de TI estándar ha beneficiado a organizaciones por doquier a lo largo de los años. Pero, la empresa de hoy se enfrenta a desafíos de gestión de TI que pocos podrían haber imaginado en tiempos tempranos y que la automatización de TI convencional simplemente no puede manejar. A medida que los negocios se vuelven cada vez más digitalizados —añadiendo infraestructura, lanzando nuevos servicios, e incorporando nuevas corrientes de datos— necesitarán soluciones de automatización más avanzadas e inteligentes para mantener el control completo sobre una infraestructura expansiva y mantener el ritmo en un panorama competitivo que evoluciona rápidamente.

Escrito por Jiayi Hoffman, arquitecto de ciencia de datos en OpsRamp.