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Como impedir que a Inteligência Artificial seja apenas um componente das redes corporativas
06/01/2020
Por Michael Allen*
Em busca de estruturas mais flexíveis e ajustáveis, é cada vez mais comum ver empresas adotando ambientes baseados em Nuvens Híbridas. Mas, embora a nuvem ofereça a agilidade que as empresas desejam atualmente, também é preciso dizer que a natureza em constante mudança desse modelo de tecnologia também tem provocado suas consequências. A maior delas, sem dúvida, é o aumento sem precedente dos níveis de complexidade para a gestão das redes de TI – o que tem feito com que as estratégias tradicionais de monitoramento de redes sejam quase sempre incapazes de fornecer as respostas práticas sobre o que realmente está acontecendo dentro das operações.
Para reverter esse cenário, nos últimos dois anos, as equipes de TI identificaram uma nova oportunidade de gerenciamento de performance por meio das ferramentas de AIOps (Inteligência Artificial para Operações de TI). Essas soluções usam Inteligência Artificial para analisar e rastrear dados de monitoramento, ajudando as equipes de TI a entenderem com muito mais precisão e agilidade toda a infinidade de alertas emitidos por uma rede, eliminando falsos positivos e identificando quais problemas precisam ser priorizados.
De acordo com levantamentos recentes, o mercado global de plataformas de AIOps deverá crescer de US$ 2,5 bilhões em 2018 para US$ 11 bilhões até 2023. Segundo o Gartner, 25% das empresas terão uma plataforma de AIOps suportando duas ou mais operações importantes de TI até o final do ano que vem. No entanto, vale dizer que o uso da Inteligência Artificial não deve ser a única medida a ser tomada para garantir o sucesso das ações de monitoramento e análise de performance. Para obter o real potencial dessas ferramentas, as organizações não podem ver a Inteligência Artificial como apenas mais uma engrenagem “na máquina” da operação da infraestrutura de tecnologia da empresa. É preciso criar condições e desenvolvê-las ao ponto de gerar benefícios práticos para a operação como um todo.
As ferramentas de AIOps devem ser capazes de fornecer a determinação precisa da raiz dos problemas, em vez de apenas exibir alertas que precisam ser examinados. Portanto, é essencial que a AIOps tenha uma visão holística do ambiente de TI. Somente assim poderá receber dados pertinentes e contextualizar alertas usando métricas de performance de toda a pilha de TI. A integração com outros recursos de monitoramento, desse modo, é parte fundamental para o sucesso na adoção de ferramentas AIOps, garantindo que não haja lacunas na visibilidade e que os problemas possam ser entendidos e resolvidos mais rapidamente. Vale lembrar, nesse caso, que as ferramentas de AIOps são tão boas quanto os dados que são alimentados e a maximização do acesso às informações é vital para o sucesso dessas aplicações.
Para que as soluções AIOps sejam soluções efetivas que facilitem a vida das equipes de TI, essas ferramentas precisam fazer parte de uma abordagem completa de gerenciamento de performance. A adoção dessa abordagem mais integrada permitirá que as equipes de TI não apenas encontrem e rastreiem problemas automaticamente, mas também criem uma verdadeira inteligência de software que possa apresentar respostas a esses problemas em tempo real.
Alcançar esse potencial e simplificar as operações de TI, fornecendo uma organização mais eficiente, deve ser a meta final das aplicações de AIOps para as organizações. Quando bem feito, a inteligência de software ativada por essas soluções pode ser usada para gerar maior eficiência no controle de negócios automatizados, correção automática de processos e autocorreção de falhas de rede. Por fim, a utilização dessas ferramentas pode permitir a transição para operações autônomas, nas quais os ambientes de Nuvem Híbrida podem se adaptar dinamicamente, e em tempo real, para otimizar a performance dos usuários finais, sem a necessidade de intervenção humana. Como resultado, os problemas podem ser resolvidos antes que os usuários percebam que houve uma falha.
Essa automação baseada em Inteligência Artificial alimentará a próxima onda de digitalização e transformará verdadeiramente as operações de TI. No entanto, não é possível alcançar esse real sucesso juntando um conjunto misto de ferramentas de monitoramento e uma solução de AIOps em uma rede de TI montada como Frankenstein, com diversas tecnologias, linguagens e processos. As empresas precisam de uma nova abordagem holística do gerenciamento de performance, com opções que combinem a apresentação de insights e total visibilidade da infraestrutura de Nuvem, com gerenciamento de experiência digital e recursos de AIOps.
A adoção dessa abordagem ajudará a cumprir a verdadeira promessa da AIOps, fornecendo respostas à TI em vez de apenas mais dados. Como resultado, as equipes de TI serão liberadas para investir mais tempo em projetos de inovação que diferenciam os negócios dos concorrentes, em vez de concentrar seus esforços em manter as luzes acesas.
*Michael Allen é VP Worldwide Partners da Dynatrace
Aviso: A opinião apresentada neste artigo é de responsabilidade de seu autor e não da ABES – Associação Brasileira das Empresas de Software
Por Michael Allen*
Em busca de estruturas mais flexíveis e ajustáveis, é cada vez mais comum ver empresas adotando ambientes baseados em Nuvens Híbridas. Mas, embora a nuvem ofereça a agilidade que as empresas desejam atualmente, também é preciso dizer que a natureza em constante mudança desse modelo de tecnologia também tem provocado suas consequências. A maior delas, sem dúvida, é o aumento sem precedente dos níveis de complexidade para a gestão das redes de TI – o que tem feito com que as estratégias tradicionais de monitoramento de redes sejam quase sempre incapazes de fornecer as respostas práticas sobre o que realmente está acontecendo dentro das operações.
Para reverter esse cenário, nos últimos dois anos, as equipes de TI identificaram uma nova oportunidade de gerenciamento de performance por meio das ferramentas de AIOps (Inteligência Artificial para Operações de TI). Essas soluções usam Inteligência Artificial para analisar e rastrear dados de monitoramento, ajudando as equipes de TI a entenderem com muito mais precisão e agilidade toda a infinidade de alertas emitidos por uma rede, eliminando falsos positivos e identificando quais problemas precisam ser priorizados.
De acordo com levantamentos recentes, o mercado global de plataformas de AIOps deverá crescer de US$ 2,5 bilhões em 2018 para US$ 11 bilhões até 2023. Segundo o Gartner, 25% das empresas terão uma plataforma de AIOps suportando duas ou mais operações importantes de TI até o final do ano que vem. No entanto, vale dizer que o uso da Inteligência Artificial não deve ser a única medida a ser tomada para garantir o sucesso das ações de monitoramento e análise de performance. Para obter o real potencial dessas ferramentas, as organizações não podem ver a Inteligência Artificial como apenas mais uma engrenagem “na máquina” da operação da infraestrutura de tecnologia da empresa. É preciso criar condições e desenvolvê-las ao ponto de gerar benefícios práticos para a operação como um todo.
As ferramentas de AIOps devem ser capazes de fornecer a determinação precisa da raiz dos problemas, em vez de apenas exibir alertas que precisam ser examinados. Portanto, é essencial que a AIOps tenha uma visão holística do ambiente de TI. Somente assim poderá receber dados pertinentes e contextualizar alertas usando métricas de performance de toda a pilha de TI. A integração com outros recursos de monitoramento, desse modo, é parte fundamental para o sucesso na adoção de ferramentas AIOps, garantindo que não haja lacunas na visibilidade e que os problemas possam ser entendidos e resolvidos mais rapidamente. Vale lembrar, nesse caso, que as ferramentas de AIOps são tão boas quanto os dados que são alimentados e a maximização do acesso às informações é vital para o sucesso dessas aplicações.
Para que as soluções AIOps sejam soluções efetivas que facilitem a vida das equipes de TI, essas ferramentas precisam fazer parte de uma abordagem completa de gerenciamento de performance. A adoção dessa abordagem mais integrada permitirá que as equipes de TI não apenas encontrem e rastreiem problemas automaticamente, mas também criem uma verdadeira inteligência de software que possa apresentar respostas a esses problemas em tempo real.
Alcançar esse potencial e simplificar as operações de TI, fornecendo uma organização mais eficiente, deve ser a meta final das aplicações de AIOps para as organizações. Quando bem feito, a inteligência de software ativada por essas soluções pode ser usada para gerar maior eficiência no controle de negócios automatizados, correção automática de processos e autocorreção de falhas de rede. Por fim, a utilização dessas ferramentas pode permitir a transição para operações autônomas, nas quais os ambientes de Nuvem Híbrida podem se adaptar dinamicamente, e em tempo real, para otimizar a performance dos usuários finais, sem a necessidade de intervenção humana. Como resultado, os problemas podem ser resolvidos antes que os usuários percebam que houve uma falha.
Essa automação baseada em Inteligência Artificial alimentará a próxima onda de digitalização e transformará verdadeiramente as operações de TI. No entanto, não é possível alcançar esse real sucesso juntando um conjunto misto de ferramentas de monitoramento e uma solução de AIOps em uma rede de TI montada como Frankenstein, com diversas tecnologias, linguagens e processos. As empresas precisam de uma nova abordagem holística do gerenciamento de performance, com opções que combinem a apresentação de insights e total visibilidade da infraestrutura de Nuvem, com gerenciamento de experiência digital e recursos de AIOps.
A adoção dessa abordagem ajudará a cumprir a verdadeira promessa da AIOps, fornecendo respostas à TI em vez de apenas mais dados. Como resultado, as equipes de TI serão liberadas para investir mais tempo em projetos de inovação que diferenciam os negócios dos concorrentes, em vez de concentrar seus esforços em manter as luzes acesas.
*Michael Allen é VP Worldwide Partners da Dynatrace
Aviso: A opinião apresentada neste artigo é de responsabilidade de seu autor e não da ABES – Associação Brasileira das Empresas de Software