Tendencias clave que dan forma al futuro del mercado de plataformas AIOps

El aspecto administrativo de la gestión de operaciones de TI está cambiando significativamente con la aparición de las plataformas AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones de TI). Estas plataformas aportan el poder de la IA, el aprendizaje automático y el análisis de big data para automatizar y aumentar la gestión y el monitoreo de los sistemas , aplicaciones e infraestructura de TI. Impulsadas por la necesidad de continuar el ritmo implacable de la transformación digital, las operaciones de TI se han convertido en un facilitador fundamental para lograr el sueño de las organizaciones de próxima generación que sean más rápidas, más eficientes y más resilientes. A medida que las organizaciones adopten el papel de la TI en su agenda de transformación digital,  varias tendencias dominarán el mercado de plataformas AIOps en los próximos años.

1. Adopción de IA explicable (XAI)

La IA explicable (XAI) es otra tendencia clave que estamos viendo. Algunas organizaciones han evitado la IA porque la falta de explicaciones para las decisiones basadas en IA simplemente no ofrecía suficiente confianza. Los algoritmos XAI ofrecen explicaciones significativas sobre cómo un modelo de IA generó ciertas recomendaciones o acciones, lo que es crucial para convencer a una fuerza laboral que podría ser escéptica sobre los resultados que no comprende por completo. Por ejemplo, ¿cómo confiarán los equipos de TI en ciertas recomendaciones si no pueden rastrear la causa raíz o encontrar una forma confiable de validar por qué se llegaron a ellas? ¿Cómo pueden abordar los mayores riesgos para sus operaciones comerciales y el cumplimiento normativo si carecen de esta poderosa herramienta?

2. Integración de Observabilidad y AIOps

Además de la supervisión, la observabilidad se está convirtiendo rápidamente en sinónimo de todos los aspectos del comportamiento del sistema y el rendimiento de las aplicaciones. Proporciona información sobre la experiencia del usuario, permite modelar varios escenarios y respalda la toma de decisiones. La observabilidad también se está integrando en las plataformas AIOps mediante herramientas que recopilan automáticamente datos de registros, métricas, seguimiento y eventos y luego los correlacionan. Los modelos de IA sofisticados analizan todos los datos en tiempo real, comparando los resultados actuales e históricos para detectar anomalías e identificar las causas fundamentales de los problemas. Las plataformas AIOps avanzadas con observabilidad mejorada también pueden identificar y marcar posibles problemas que ocurren en toda la pila de TI antes de que provoquen interrupciones comerciales para sus usuarios. Al proporcionar visibilidad persistente en todos los entornos y herramientas en entornos híbridos de múltiples nubes, las plataformas AIOps respaldadas por la observabilidad esencialmente aumentan el volumen para llamar la atención de los equipos de TI antes de que los errores o anomalías se conviertan en problemas de rendimiento del sistema o de experiencia del usuario final (EUE). Esto requiere monitoreo, detección y remediación predictivos con automatización o la capacidad de transmitir dicha información a los equipos de TI para que puedan solucionar el problema rápidamente. Esto se vuelve crítico en entornos híbridos de múltiples nubes donde cada elemento introduce una flexibilidad compleja, algunos de los cuales pueden ayudar a generar buenos resultados, mientras que otros crean una fricción innecesaria.

3. Operaciones autónomas y capacidades de autorreparación

Su mayor autonomía está transformando la forma en que operamos la TI al permitir que estas plataformas automaticen tareas cada vez más rutinarias, asignen recursos de manera más inteligente y eficiente y mantengan los servicios en funcionamiento las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Las capacidades habilitadas por IA, como la autorreparación y la autooptimización, brindan a las plataformas AIOps la capacidad de detectar anomalías en tiempo real, remediar problemas automáticamente y optimizar las configuraciones del sistema para mejorar la capacidad de respuesta, autoorganizarse e incluso cambiar sus prioridades y comportamientos de manera dinámica. Esta operación autónoma reduce la intervención humana, mejora las operaciones, reduce el tiempo de inactividad y, por lo tanto, mejora la capacidad de respuesta, la confiabilidad y las experiencias de los usuarios de los servicios de TI.

4. Integración de la ciberseguridad y la inteligencia de amenazas

Otro caso de uso clave para las organizaciones en estos tiempos centrados en los datos es la ciberseguridad. Para respaldar esta necesidad clave, los productos AIOps incorporan cada vez más tecnología profunda para análisis de seguridad avanzados e inteligencia de amenazas. La detección de anomalías y el análisis de comportamiento impulsados ​​por IA pueden ayudar a predecir, detectar y marcar amenazas y vulnerabilidades de seguridad en entornos de TI, como se muestra en la siguiente figura. Detección de posibles infracciones de sitios web alojados en la nube. Al integrarse estrechamente con la tecnología de gestión de eventos e información de seguridad (SIEM) y orquestación, automatización y respuesta de seguridad (SOAR), una plataforma AIOps se puede utilizar para correlacionar eventos de seguridad con datos de operaciones para brindar la información adecuada a los equipos de seguridad de TI, como se muestra en Detección de posibles infracciones de sitios web alojados en la nube. Con estas capacidades, los equipos de seguridad de TI pueden aplicar múltiples enfoques basados ​​en datos para reforzar las defensas de seguridad y reducir el riesgo al tiempo que garantizan el cumplimiento de los mandatos de la industria y las reglamentaciones. AIOps para ciberseguridad extiende la reputación de AIOps en cuanto a resiliencia de TI al complementar y mejorar la defensa contra las crecientes amenazas cibernéticas.

5. Escalabilidad y elasticidad para manejar grandes volúmenes de datos

Más importante aún, es tener la capacidad de escalar para gestionar cantidades masivas de datos y, por lo tanto, acomodar un nivel de almacenamiento que coincida con el ritmo y la escala del crecimiento de los datos dentro del entorno de TI. A medida que la cantidad de datos empresariales que aparecen en varios elementos de un panorama de TI aumenta exponencialmente, es imperativo que las plataformas AIOps satisfagan la necesidad de una arquitectura escalable y elástica que permita el procesamiento de datos a diversas velocidades que se ajusten a las necesidades dadas sin comprometer los niveles de rendimiento. Si bien las plataformas AIOps contemporáneas se basan en marcos de computación distribuida como Apache Hadoop y Apache Spark para procesar big data que involucra datos complejos y multiestructurados, las aplicaciones de gestión heredadas a menudo tienen dificultades con tal volumen. Los marcos de computación distribuida están diseñados para escalar horizontalmente en un clúster de dispositivos de almacenamiento distribuidos y/o nodos de cómputo, lo que permite que las operaciones de análisis se escalen a pedido y garantizan que estén a la par con el tamaño y la complejidad de los entornos operativos de TI modernos.

6. Automatización de la integración continua y la entrega continua (CI/CD)

Las integraciones con los procesos de CI/CD para automatizar y optimizar aún más el flujo de trabajo de desarrollo e implementación de software son un elemento adicional. Los análisis basados ​​en IA pueden acelerar y optimizar los procesos de CI/CD, identificando cuellos de botella en el rendimiento, prediciendo cuándo es probable que fallen las nuevas implementaciones y recomendando cambios en las aplicaciones que mejorarán la calidad y la confiabilidad. También ayuda a impulsar la publicación de código en producción y la colaboración entre los equipos de desarrollo y operaciones, y respalda las prácticas ágiles para el desarrollo en un entorno de TI híbrido.

Conclusión

El futuro del mercado de la plataforma AIOps estará impulsado por la evolución de la IA, el aprendizaje automático y las tecnologías de análisis de datos que, en conjunto, permitirán a las organizaciones lograr una gestión proactiva e inteligente de las operaciones de TI. La aceleración de la adopción de la plataforma AIOps aprovechará tendencias clave como el big data, la IA explicable, la agregación de software, la observabilidad incorporada, las operaciones autónomas, la integración de la ciberseguridad, la escalabilidad y la automatización de CI/CD para una plataforma de gestión de operaciones de TI potente, proactiva y autónoma diseñada para respaldar arquitecturas empresariales digitales de próxima generación y resilientes por diseño y un crecimiento organizacional sostenible. AIOps desempeñará un papel muy importante en el apoyo a las organizaciones en sus iniciativas de transformación digital y ventajas competitivas impulsadas por la tecnología. Liderará el camino en el futuro de la gestión de operaciones de TI, lo que permitirá a las organizaciones ofrecer un valor comercial medible a sus partes interesadas y clientes en su futuro digital.

Sobre nosotros:

The Insight Partners  es un proveedor integral de investigación industrial que ofrece inteligencia procesable. Ayudamos a nuestros clientes a obtener soluciones para sus necesidades de investigación a través de nuestros servicios de investigación sindicados y de consultoría. Nos especializamos en industrias como semiconductores y electrónica, aeroespacial y defensa, automotriz y transporte, biotecnología, TI para el cuidado de la salud, fabricación y construcción, dispositivos médicos, tecnología, medios y telecomunicaciones, productos químicos y materiales.