*Por Mauricio Muñoz
Nos últimos anos, a inteligência artificial (IA) vem ganhando espaço em diversas áreas e, atualmente, é uma das tecnologias modernas que mais ajuda a simplificar questões que antes pareciam complexas. Um exemplo disso é a gestão eficiente de grandes volumes de dados e aqui entra em jogo um termo que devemos ter em mente se queremos otimizar a produtividade de qualquer indústria: AIOps.
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Tornando o complexo simples
Como o Gartner já tinha observado, as operações de TI estão sendo desafiadas diariamente pela quantidade cada vez maior de dados gerados pela infraestrutura de tecnologia e pelos aplicativos usados para trabalhar nela. AIOps é a melhor solução para controlar essa grande quantidade de informações sem perder eficácia e produtividade nas equipes de trabalho.
A inteligência artificial para operações de TI, ou AIOps, concentra-se no uso de análise de big data, aprendizado de máquina e outras tecnologias de IA para automatizar a identificação e a resolução de problemas comuns de tecnologia da informação. Sua implementação, portanto, tem se tornado quase que uma obrigação em todas aquelas empresas que buscam eficiência na gestão de dados.
A convergência das equipes de AIOps e operações de TI
Porém, o grande desafio das organizações modernas, hoje, é reduzir o número de ferramentas que são usadas para analisar dados. De acordo com o Gartner, muitas organizações empregam entre 8 e 10 ferramentas de monitoramento. Agora, por que não usar um único que seja eficaz e lucrativo?
Pensemos juntos: uma empresa que recebe continuamente informações de diferentes áreas: vendas, marketing, operações, etc., para conseguir uma ótima sinergia nesse fluxo de trabalho é essencial que todos os dados recebidos sejam processados corretamente.
Com a aplicação de AIOps, as empresas poderão otimizar o uso de sua infraestrutura, fornecendo às equipes uma única ferramenta que auxiliará no trabalho, filtrando possíveis falhas e adotando uma abordagem mais precisa e preditiva. A otimização permite, inclusive, que a equipe foque em itens estratégicos e que façam mais sentido para o crescimento da companhia.
Do monitoramento à observabilidade de dados
Embora os modelos baseados apenas no monitoramento de dados externos tenham sido bem-sucedidos e úteis para sistemas simples, a mesma transformação digital nos leva a repensar essa metodologia não como um desaparecimento, mas como uma melhoria excepcional.
Imagine que o exemplo citado acima é um serviço comercial grande e complexo (com filiais) que precisa gerenciar os dados composto por vários aplicativos que abrangem nuvens híbridas -ou seja, públicas e privadas-, uma diversidade de infraestrutura distribuída e até mesmo um mainframe. Sabemos que um sistema de monitoramento não será suficiente para rastrear, identificar, unir, analisar e resolver um evento em tempo real.
Por isso, ao usar a abordagem de observabilidade em conjunto com AIOps, é possível configurar algoritmos de aprendizado de máquina para determinar quais dados observáveis externamente estão correlacionados com os serviços.
A inclusão de AIOps nas empresas da América Latina
Nossa região tem mostrado sinais de progresso no uso de AIOps. Em comparação com alguns anos atrás, quando a adoção desse tipo de tecnologia ainda era muito embrionária, hoje a América Latina já prioriza o gerenciamento eficaz de dados em todos os setores e indústrias.
Isto deve-se à necessidade de simplificar e agilizar os processos, reduzir os custos operacionais, responder às necessidades do negócio em tempo real e proporcionar qualidade de atendimento, tudo simultaneamente.
Analisando o que já está acontecendo na área de TI, fica claro que a gestão de ambientes está cada vez mais complexa e heterogênea, o que requer uma abordagem inteligente e integradora. Nesse sentido, AIOps é um sistema que as empresas não devem perder.
Por isso, o uso da Inteligência Artificial (AI) para operações de TI se tornou mais do que uma ferramenta, ela é hoje uma necessidade, e não adotar uma abordagem AIOps significa perder oportunidades e deixar a concorrência ganhar terreno.
Para isso, contamos com o BMC Helix, plataforma integrada de serviços e operações enriquecida com inteligência. Esse sistema unifica dados de Operations Management, Service Management e ferramentas de terceiros com modelos de serviço dinâmicos, usando IA e aprendizado de máquina para ajudar a encontrar e resolver problemas mais rapidamente, dar suporte melhor a equipes de DevOps com alta velocidade e conectar as linhas de negócios.
No cenário digital hipercompetitivo e orientado a dados de hoje, uma postura proativa ajuda as organizações a oferecerem experiências digitais de alto desempenho e serviço rápido e contínuo. Na BMC Software, ajudamos as organizações a adotarem a abordagem ServiceOps para remover silos e abrir novos canais de colaboração.
Afinal, a transformação digital vai continuar, e cabe a cada um se adaptar e seguir a corrente.
*Mauricio Muñoz é líder de vendas da unidade de negócios Digital Service & Operations Management da BMC Software.
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