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Optimización de TI con herramientas AI Ops - ¡El futuro es ahora!

Janina Horn

Las empresas confían en tecnologías innovadoras para gestionar eficazmente su infraestructura de TI y ofrecer el máximo rendimiento, razón por la cual AI Ops y sus herramientas AI Ops asociadas han demostrado ser un enfoque pionero. 

Combinando la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, proporcionan a los equipos de TI la capacidad de supervisar de forma proactiva las operaciones de TI, identificar posibles interrupciones en una fase temprana y ofrecer soluciones automatizadas para una resolución de problemas más rápida.

En este artículo, se adentrará en el mundo de las operaciones de IA y las herramientas de operaciones de IA para comprender cómo están revolucionando las operaciones de TI modernas. Aprenderá cómo funciona AI Ops, los principios básicos y los numerosos casos de uso empresarial. También examinará más de cerca algunas de las principales herramientas de AI Ops y cómo ayudan a abordar los retos de la gestión de TI y a garantizar la continuidad del negocio.

definición de herramientas de ai ops

AI Ops - Definición e introducción

AI Ops, abreviatura de Artificial Intelligence for IT Operations, es un enfoque innovador para mejorar las operaciones de TI mediante el uso de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML). 

Su objetivo es aumentar la eficacia, los tiempos de respuesta y la escalabilidad de los equipos informáticos mediante la detección proactiva de problemas, la provisión de soluciones automatizadas y el análisis de datos procedentes de múltiples fuentes para tomar decisiones con conocimiento de causa. 

En esencia, AI Ops integra tecnologías avanzadas con las operaciones informáticas tradicionales para revolucionar la gestión y supervisión de infraestructuras informáticas complejas. Con la capacidad de detectar patrones en el comportamiento del sistema, AI Ops permite la detección temprana de anomalías y fallos potenciales, lo que conduce a una mayor fiabilidad y disponibilidad de los servicios de TI. 

Con AI Ops, las empresas no solo pueden actuar de forma más reactiva, sino también más proactiva y satisfacer así las exigencias cada vez mayores del mundo digital.

principios de las herramientas de ai ops

Principios básicos de las operaciones de IA

Los principios básicos de AI Ops son los conceptos y enfoques fundamentales que subyacen al uso de la inteligencia artificial para las operaciones de TI. Estos principios permiten a AI Ops ofrecer soluciones eficaces a los retos de la gestión moderna de TI. Estos son los principios básicos más importantes:

Automatización

La automatización es un elemento central de AI Ops. Mediante el uso de inteligencia artificial y Aprendizaje automático las tareas y procesos recurrentes pueden automatizarse. 

Esto incluye, por ejemplo, la creación automática de tickets de incidencias, el escalado de problemas al equipo adecuado o el escalado automático de recursos en función de las necesidades actuales.

Detección proactiva de problemas

AI Ops permite un enfoque proactivo de la gestión de TI. Al recopilar y analizar datos de múltiples fuentes, puede identificar posibles problemas en el comportamiento del sistema antes de que se conviertan en fallos críticos. 

Esto ayuda a los equipos informáticos a reaccionar a tiempo ante problemas inminentes y minimizar el tiempo de inactividad.

Detección de anomalías

Otro principio básico de AI Ops es la detección de anomalías. 

Las herramientas de AI Ops analizan continuamente el comportamiento de la infraestructura de TI y pueden así detectar actividades o comportamientos inusuales que indiquen posibles interrupciones o problemas de seguridad.

Toma de decisiones basada en datos

AI Ops se basa en un Toma de decisiones basada en datos. Recopila, procesa y analiza grandes cantidades de datos procedentes de diversas fuentes para obtener información valiosa sobre las operaciones de TI. 

Estos datos ayudan a los equipos informáticos a identificar tendencias, analizar las causas profundas de los problemas y planificar los recursos informáticos futuros.

Aprendizaje y mejora continuos

Los sistemas AI Ops están diseñados para aprender y mejorar continuamente. 

La inteligencia artificial se adapta a los cambios en la infraestructura informática y actualiza sus modelos y algoritmos para ofrecer predicciones y recomendaciones cada vez más precisas.

Integración y cooperación

AI Ops funciona mejor cuando se integra perfectamente en el entorno de TI existente. Debe funcionar con los sistemas existentes de supervisión, gestión y emisión de tickets para ofrecer una imagen completa de las operaciones de TI y facilitar la comunicación entre los equipos.

Visibilidad de extremo a extremo

AI Ops se esfuerza por ofrecer una visibilidad holística de toda la infraestructura de TI. Esto significa que no solo supervisa partes aisladas del sistema, sino que también tiene en cuenta las dependencias entre componentes, proporcionando una comprensión global del rendimiento de los servicios de TI.

Cooperación humana

AI Ops está diseñada para complementar y apoyar el trabajo de los equipos de TI, en lugar de sustituirlos. Pertenece al área de Humanos en el bucleque describe la cooperación de la inteligencia humana en el desarrollo de la inteligencia artificial. 

La interacción hombre-máquina sigue siendo importante, y las operaciones de IA deben proporcionar recomendaciones y perspectivas validadas y aplicadas por expertos en TI.

Estos principios básicos permiten a AI Ops hacer que las operaciones de TI sean más eficientes, resolver problemas de forma proactiva y mejorar la fiabilidad y disponibilidad de los servicios de TI.

herramientas de ai ops flujos de trabajo

Flujos de trabajo de AI Ops

Los flujos de trabajo de AI Ops describen el proceso y los pasos que siguen las herramientas y plataformas de AI Ops para realizar las distintas tareas de las operaciones de TI. 

Estos flujos de trabajo se basan en la integración de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para lograr un funcionamiento eficiente y Soluciones automatizadas para la gestión y supervisión de la infraestructura informática. 

Estos son los elementos clave de un flujo de trabajo típico de AI Ops:

  1. Recogida y tratamiento de datos

El flujo de trabajo comienza con la recopilación de datos de diversas fuentes de la infraestructura informática. 

Esto incluye archivos de registro, métricas, datos de rastreo, datos de usuario y más. Estos datos se recopilan en tiempo real o a intervalos regulares y se almacenan de forma coherente.

  1. Preparación y limpieza de datos

Los datos recopilados se limpian, transforman y preparan para su posterior análisis. Este paso es importante para garantizar que los datos sean de alta calidad y adecuados para los modelos de IA.

  1. Formación de modelos de IA

En este paso se entrenan los modelos de IA. A partir de los datos recopilados y preparados, se desarrollan algoritmos y modelos para detectar patrones, anomalías y tendencias en el comportamiento de los sistemas informáticos. 

El entrenamiento de los modelos de IA suele hacerse con datos históricos para poder predecir acontecimientos futuros.

  1. Detección de anomalías

Los modelos de IA entrenados se utilizan para supervisar continuamente el comportamiento de la infraestructura informática. 

Mediante el análisis de datos en tiempo real, las herramientas de AI Ops pueden detectar actividades o comportamientos inusuales que indiquen posibles anomalías o fallos.

  1. Identificación y priorización de problemas

Cuando se detecta una anomalía, el flujo de trabajo de AI Ops realiza automáticamente una detección del problema y evalúa su gravedad. 

También se tiene en cuenta la experiencia previa y la información para determinar la prioridad y la urgencia.

  1. Medidas y reacciones automatizadas

En función de la gravedad del problema y de las reglas predefinidas, el flujo de trabajo de AI Ops puede adoptar medidas automatizadas. 

Puede ser, por ejemplo, activar una alarma, crear automáticamente un ticket de incidencia o derivarlo al equipo informático adecuado.

  1. Validación humana y toma de decisiones

Aunque AI Ops pretende automatizar muchas tareas, la validación y la toma de decisiones humanas siguen siendo importantes. 

El flujo de trabajo puede entregar resultados y recomendaciones a los expertos informáticos, que los revisan y realizan intervenciones manuales si es necesario.

  1. Mejora continua

El flujo de trabajo de AI Ops está diseñado para aprender y mejorar continuamente. 

Los comentarios de los expertos informáticos y los resultados de acciones anteriores vuelven al sistema para mejorar el rendimiento de los modelos de IA y la precisión de las predicciones.

Los flujos de trabajo de AI Ops permiten una gestión eficiente y proactiva. Estrategia de gestión de operaciones de TI, automatizando tareas complejas, detectando anomalías y aportando soluciones a los problemas. Esto permite a los equipos de TI responder con mayor rapidez y mejorar la fiabilidad y el rendimiento de sus servicios informáticos.

Ventajas de AI Ops

AI Ops ofrece una variedad de beneficios para las organizaciones que buscan optimizar las operaciones de TI y la prestación de servicios. Estas son algunas de las principales ventajas:

  1. Detección precoz de problemas: AI Ops permite la supervisión proactiva de la infraestructura de TI y detecta posibles problemas, anomalías o desviaciones en el comportamiento del sistema en una fase temprana. Esto permite a los equipos de TI reaccionar rápidamente antes de que las interrupciones se conviertan en fallos graves.
  2. Tiempos de respuesta más rápidos: Al automatizar muchas tareas y notificar inmediatamente los fallos, las empresas pueden identificar, diagnosticar y resolver los problemas con mayor rapidez. Esto reduce el tiempo de inactividad y aumenta la disponibilidad de los servicios informáticos.
  3. Aumento de la eficacia: AI Ops automatiza las tareas repetitivas, liberando a los equipos de TI de actividades manuales y lentas. Esto les permite centrarse en tareas más estratégicas y críticas para el negocio.
  4. Mejor escalabilidad: AI Ops permite a las empresas escalar mejor sus infraestructuras de TI haciendo que la automatización y la supervisión de los recursos sean más eficientes. Esto es especialmente importante en épocas de crecimiento o de aumento de la demanda de servicios de TI.
  5. Decisiones basadas en datos: AI Ops se basa en el análisis de big data, lo que da lugar a decisiones basadas en datos. Esto permite a las empresas tomar decisiones más informadas para optimizar su infraestructura de TI y alcanzar mejor sus objetivos empresariales.

Estas ventajas permiten a las empresas mejorar sus operaciones de TI, aumentar la calidad del servicio y reducir los costes al mismo tiempo. La integración de AI Ops conduce a una organización de TI más eficiente y ágil que satisface las crecientes demandas del mundo digital.

cuadro verde con símbolo

Herramientas AI Ops

A continuación encontrará un resumen de las 5 principales herramientas de AI Ops.

Dynatrace

Dynatrace es una potente herramienta de AI Ops que proporciona una supervisión exhaustiva y un análisis automatizado de la infraestructura de TI para ayudar a las organizaciones a identificar anomalías y mejorar el rendimiento de las aplicaciones.

Funciones:

  • Detección y supervisión automáticas de toda la infraestructura de TI, incluidas las aplicaciones, los recursos en la nube y la red.
  • Análisis asistido por IA para identificar anomalías, análisis de causas y resolución automática de problemas.
  • Notificaciones y alertas inteligentes para detectar y resolver proactivamente los problemas de rendimiento.
  • Supervisión del rendimiento de las aplicaciones (APM) y supervisión de la experiencia del usuario para una visibilidad completa.

Posibles aplicaciones:

  • Supervisión y análisis en tiempo real del rendimiento de las aplicaciones y la infraestructura en entornos dinámicos como la nube y las infraestructuras híbridas.
  • Detección precoz de problemas y cuellos de botella para mejorar el rendimiento y la disponibilidad de las aplicaciones.
  • Funciones automatizadas de solución de problemas y autorreparación para reducir el tiempo de inactividad y mejorar la satisfacción del cliente.

AppDynamics

AppDynamics es una herramienta líder de AI Ops que proporciona capacidades de monitorización de extremo a extremo, permitiendo a las organizaciones optimizar el rendimiento de las aplicaciones y mejorar la experiencia del usuario a través de la detección proactiva de errores.

Funciones:

  • Supervisión integral de aplicaciones e infraestructura en tiempo real.
  • Detección y asignación automáticas de las dependencias y transacciones de las aplicaciones.
  • Análisis de causas y detección de problemas asistidos por IA para una rápida resolución de problemas.
  • Métricas de rendimiento empresarial y de las aplicaciones para evaluar el impacto en la empresa.

Posibles aplicaciones:

  • Supervise y optimice el rendimiento de las aplicaciones para mejorar la experiencia de los usuarios.
  • Detección precoz de los problemas de las aplicaciones y respuesta rápida para minimizar el tiempo de inactividad.
  • Analizar el impacto empresarial de los problemas de las aplicaciones para priorizar los recursos y mejorar la satisfacción del cliente.

Moogsoft

Con Moogsoft, las organizaciones pueden gestionar eficazmente eventos y alarmas complejos gracias a sus funciones de correlación de eventos y detección de anomalías basadas en IA, que permiten un diagnóstico y una respuesta más rápidos a los fallos.

Funciones:

  • Gestión de eventos y alarmas con correlación y priorización automatizadas de eventos.
  • Detección de anomalías asistida por IA para identificar comportamientos inusuales y posibles fallos.
  • Reunir información aislada para obtener una visibilidad holística y una mejor comprensión de la situación.

Posibles aplicaciones:

  • Detección y diagnóstico precoz de fallos informáticos para minimizar el tiempo de inactividad y el impacto en la empresa.
  • Gestión eficaz de las alarmas y concentración en los eventos relevantes para reaccionar con mayor rapidez.
  • Mejore la colaboración entre los equipos de TI mediante la comprensión compartida de los sucesos y las causas subyacentes.

OpsRamp

OpsRamp es una herramienta integral de AI Ops que ayuda a las organizaciones a supervisar y gestionar eficazmente sus infraestructuras de TI proporcionando visibilidad de extremo a extremo y automatización de tareas rutinarias.

Funciones:

  • Supervisión de extremo a extremo de aplicaciones, infraestructuras y servicios en la nube.
  • Consolidación de eventos y alarmas basada en IA para reducir la fatiga por alarmas.
  • Automatización de tareas y flujos de trabajo para aumentar la eficacia.

Posibles aplicaciones:

  • Supervisión en tiempo real y prevención proactiva de problemas en infraestructuras informáticas complejas y distribuidas.
  • Automatización de tareas rutinarias para aliviar a los equipos informáticos y que puedan centrarse en tareas estratégicas.
  • Mejore la eficacia y la estabilidad operativas consolidando y priorizando los eventos.

ScienceLogic

ScienceLogic ofrece una solución holística para supervisar los datos de rendimiento de la nube, la red y las aplicaciones, y utiliza capacidades impulsadas por IA para detectar anomalías y mejorar la estabilidad operativa de TI.

Funciones:

  • Supervisión y visualización integradas de los datos de rendimiento de la nube, la red y las aplicaciones.
  • Detección y asignación automáticas de redes para una visibilidad completa de la red.
  • Detección de anomalías basada en IA y correlación de eventos para la detección eficaz de problemas.

Posibles aplicaciones:

  • Supervisión y gestión de extremo a extremo de infraestructuras de TI híbridas y multicloud.
  • Detección precoz de anomalías y problemas para acelerar la resolución de problemas y la mejora del servicio.
  • Planificación inteligente de la capacidad y optimización de los recursos para controlar los costes y mejorar el rendimiento.

Konfuzio 

Konfuzio es una herramienta avanzada de AI Ops que optimiza las operaciones de TI y las hace más eficientes combinando la seguridad de los datos, la validación de modelos y la integración perfecta con los sistemas de TI existentes.

Funciones:

  • Recogida exhaustiva de datos con especial atención a las normas de protección y seguridad de los datos.
  • Modelos basados en IA que se someten a una validación exhaustiva para garantizar su eficacia en el entorno de producción.
  • Circuitos integrados de retroalimentación y mecanismos de mejora y optimización continuas.
  • Sistemas de notificación automatizados para informar oportunamente a las partes interesadas de hallazgos o anomalías importantes.
  • Escalabilidad flexible que permite ampliar el flujo de trabajo para gestionar mayores volúmenes de datos e infraestructuras informáticas más complejas.

Posibles aplicaciones:

  • Toma de decisiones basada en datos que tiene en cuenta tanto la información generada por máquinas como la experiencia humana.
  • Identifique de forma proactiva anomalías y posibles amenazas a la seguridad mediante una supervisión y un análisis continuos.
  • Integración con los sistemas informáticos existentes para mejorar y automatizar a la perfección las operaciones informáticas.
  • Resolución eficaz de problemas mediante una combinación de acciones automatizadas y validación humana, reduciendo el tiempo de inactividad y mejorando el rendimiento general de TI.

Estas herramientas de AI Ops proporcionan a las empresas una supervisión exhaustiva e inteligente de su infraestructura de TI y permiten una gestión eficiente y proactiva de los retos de TI. 

Mediante el uso de estas herramientas, las empresas pueden mejorar sus servicios informáticos, aumentar la eficacia operativa y ofrecer una mejor experiencia al usuario.

Casos prácticos y ejemplos de aplicación de AI Ops

AI Ops tiene múltiples casos de uso en diferentes áreas de las operaciones de TI. 

A continuación encontrará algunos ejemplos:

Detección precoz y resolución de problemas

AI Ops permite la detección temprana de anomalías en el comportamiento del sistema y automatiza el diagnóstico de problemas. Esto permite a los equipos de TI abordar proactivamente los posibles fallos y tomar rápidamente las medidas adecuadas para minimizar el tiempo de inactividad.

Escalado automático

En entornos dinámicos como las infraestructuras en la nube, AI Ops puede escalar automáticamente los recursos en función de los datos en tiempo real y las cargas previstas. Esto evita cuellos de botella y optimiza la utilización de los recursos.

Operaciones de seguridad

AI Ops puede utilizarse para detectar y combatir las amenazas a la seguridad. Al analizar la actividad de la red y los datos de registro, AI Ops puede detectar actividades sospechosas y anomalías y alertar a los equipos de TI para que detecten y respondan rápidamente a los incidentes de seguridad.

Mantenimiento predictivo

AI Ops puede utilizarse para el mantenimiento predictivo en la industria y en el sector IoT. Mediante el análisis de los datos de los sensores y el aprendizaje automático, AI Ops predice posibles fallos en máquinas y sistemas en una fase temprana para llevar a cabo medidas de mantenimiento preventivo.

Optimización del rendimiento de las aplicaciones

AI Ops es capaz de supervisar y optimizar el rendimiento de las aplicaciones. Al identificar cuellos de botella y cuellos de botella, los equipos de TI pueden mejorar el rendimiento de las aplicaciones y mejorar la experiencia del usuario.

Gestión de recursos informáticos

AI Ops puede ayudar a gestionar y optimizar eficazmente los recursos informáticos. Analizando los datos de uso y las tendencias históricas, AI Ops ofrece recomendaciones para dimensionar y utilizar correctamente los recursos.

Gestión de servicios de TI

AI Ops apoya la mejora de los procesos de gestión de servicios de TI proporcionando flujos de trabajo automatizados para el procesamiento y la priorización de tickets. Como resultado, los equipos de TI trabajan de forma más eficiente y optimizan el servicio al cliente.

Minimización del tiempo de inactividad en DevOps

AI Ops apoya DevOps-equipos para lograr implantaciones de software más rápidas y fiables. 

La supervisión continua de los entornos de producción y las pruebas automatizadas permiten detectar posibles problemas y rectificarlos en una fase temprana.

Estos ejemplos demuestran que AI Ops ofrece una amplia gama de posibilidades para optimizar las operaciones de TI, aumentar la eficiencia y mejorar la calidad de los servicios de TI. Es un componente importante de una organización de TI moderna que quiera afrontar los retos del mundo digital.

Conclusión

AI Ops y AI Ops Tools: el futuro de las operaciones de TI

En un mundo cada vez más digitalizado y conectado, donde los requisitos de rendimiento de TI aumentan constantemente, AI Ops es una herramienta indispensable para que las empresas superen con éxito los retos de las operaciones de TI. 

Permite una gestión proactiva, eficiente e inteligente de las infraestructuras informáticas y supone un paso adelante hacia una organización informática más ágil e innovadora, capaz de responder a las exigencias del futuro. 

Integrando adecuadamente las herramientas de AI Ops, las empresas pueden aumentar su competitividad y ofrecer una experiencia de cliente mejorada mediante la prestación de servicios de TI estables y fiables. 

El futuro de las operaciones de TI reside sin duda en la combinación inteligente de la experiencia humana y la inteligencia artificial para aprovechar todo el potencial de AI Ops y dominar con éxito la era digital.

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