En mi anterior entrada del blogEn el artículo anterior, hablé de los fundamentos de la observabilidad de la nube y de su importancia a la hora de desarrollar y utilizar cargas de trabajo en infraestructuras en la nube. Ahora me gustaría ahondar un poco en el tema y examinar cómo podemos utilizar los conocimientos que obtenemos de la observabilidad para hacer que nuestras cargas de trabajo estén más disponibles y sean más seguras y resistentes. Y si te dijera que el azul... espera, eso es otra historia. ¿Y si le dijera que hoy en día existe la tecnología para tomar esos datos y mejorar nuestras cargas de trabajo automáticamente? Sí, podemos hacerlo con AIOps. Permítanme que se lo explique.

Comprender la observabilidad

Como recapitulación de nuestro debate anterior, la observabilidad es la capacidad de comprender el estado interno de un sistema basándose en los datos que produce. Amplía la supervisión tradicional al permitir la exploración dinámica de los datos para descubrir incógnitas. Se basa en tres pilares principales de datos:

1. Registros: Registros inmutables de eventos discretos.
2. Métricas: Mediciones cuantitativas, como el uso de la CPU o los tiempos de respuesta.
3. Huellas: Registros del recorrido de una solicitud a través de un sistema, que proporcionan un contexto distribuido.

Entender las AIOps

AIOps, también conocida como Inteligencia Artificial para Operaciones de TI, es un enfoque que aprovecha la IA y el ML (aprendizaje automático) para mejorar el análisis de datos y automatizar las operaciones de TI. Su objetivo es mejorar la eficiencia y la eficacia de las operaciones de TI mediante el análisis de grandes volúmenes de datos, la identificación de patrones y el suministro de información práctica.

IA y ML

En su núcleo, las AIOps son algoritmos de IA y ML. Estas tecnologías hacen posible que las plataformas de AIOps aprendan de los datos históricos, reconozcan anomalías y predigan problemas potenciales antes de que se conviertan en problemas críticos. Estos algoritmos están continuamente aprendiendo y adaptándose, lo que permite a AIOps mejorar continuamente.

Automatización y orquestación

Otro elemento clave de las AIOps es la automatización y la orquestación. La automatización es la capacidad de ejecutar tareas sin intervención humana, mientras que la orquestación es la coordinación de muchas tareas automatizadas que juntas logran un resultado específico. Juntas, permiten a las AIOps agilizar las operaciones de TI y reducir la carga de los equipos de TI.

Cómo funciona AIOps

Las plataformas de AIOps recopilan y analizan datos de diversas fuentes, como registros, métricas y eventos (trazas). A continuación, mediante IA y ML, identifican patrones y correlaciones, detectan anomalías y predicen posibles problemas. Basándose en estos datos, las AIOps pueden activar acciones automatizadas o proporcionar recomendaciones a los equipos de TI.

La intersección de la observabilidad y las AIOps

La observabilidad es la columna vertebral de las AIOps. Mientras que las herramientas de observabilidad generan y recopilan datos, las plataformas de AIOps los analizan y actúan sobre ellos. Juntas, estas dos partes permiten a los equipos de TI obtener información en tiempo real sobre el estado del sistema, detectar comportamientos anómalos antes de que se conviertan en problemas graves y automatizar tareas repetitivas, reduciendo en última instancia el tiempo medio de resolución (MTTR).

Sin una gran plataforma de observabilidad, AIOps no podría ofrecer información útil y procesable, ya que los datos incompletos o de baja calidad conducen a predicciones y decisiones inexactas.

El papel de la observabilidad en las AIOps

Correlación inteligente y reducción del ruido: Una de las principales ventajas de AIOps es su capacidad para correlacionar de forma inteligente los datos procedentes de distintas fuentes y reducir el ruido. Las herramientas de supervisión tradicionales suelen generar muchas alertas, y algunas son falsos positivos. AIOps puede filtrar las alertas irrelevantes y centrarse en los problemas más críticos, ayudando a los equipos de TI a priorizar sus esfuerzos.

Análisis de causa raíz con contexto: Las plataformas de AIOps pueden realizar análisis de causa raíz con conocimiento contextual. Mediante el análisis de datos de múltiples fuentes y la comprensión de las relaciones entre los diferentes componentes, AIOps puede identificar la causa raíz de un problema con mayor precisión y rapidez.

Análisis predictivo para una gestión proactiva: El análisis predictivo es una potente función de AIOps. Mediante el análisis de datos históricos y la identificación de tendencias, AIOps puede predecir posibles problemas antes de que se produzcan. Esto permite a los equipos de TI tomar medidas proactivas y evitar que los problemas afecten a la empresa.

Inteligencia Artificial para una mejor asignación de recursos: AIOps proporciona información basada en IA que ayuda a los equipos de TI a asignar recursos de forma más estratégica. Al comprender las demandas actuales y futuras de la infraestructura de TI, AIOps puede recomendar estrategias óptimas de asignación de recursos, garantizando que estos se utilicen de forma eficiente y rentable.

Autorremediación: El siguiente paso en la gestión de la nube

¿Qué es la autorremediación y por qué mola?

La autorremediación es el proceso de resolución automática de problemas sin intervención humana. Es una extensión natural de AIOps y lleva la automatización al siguiente nivel. La autorremediación puede reducir significativamente el tiempo de resolución y mejorar la fiabilidad general de las operaciones de TI.

Algunos ejemplos reales de autorremediación

Escalado automático durante los picos de tráfico: Cuando se produce un aumento repentino del tráfico, la corrección automática puede reducir automáticamente los recursos para gestionar la carga y volver a aumentarlos cuando se reduzca el tráfico.

Autocuración de servicios fallidos: Cuando falla un servicio (recuerde que un sabio dijo una vez: "todo falla siempre"), la reparación automática puede reiniciar automáticamente el servicio o cambiar a una instancia de copia de seguridad, garantizando una interrupción mínima de la actividad empresarial.

Respuesta a incidentes de seguridad y mitigación: Si se produce un incidente de seguridad, la reparación automática puede aislar automáticamente los sistemas afectados, aplicar parches y notificarlo al equipo de seguridad.

Integración de AIOps con autorremediación

Creación de un marco de autorremediación basado en AIOps

Para crear un marco de autorremediación basado en AIOps, las organizaciones deben integrar las plataformas AIOps con su infraestructura de TI y herramientas de automatización existentes. Esto implica configurar la recopilación de datos, definir los flujos de trabajo de automatización y configurar la plataforma AIOps para activar acciones automatizadas basadas en condiciones específicas.

AIOps y la reparación automática pueden integrarse con las herramientas y procesos DevOps existentes para mejorar la eficiencia general de los equipos de desarrollo y operaciones. Esta integración permite la supervisión continua, las pruebas automatizadas y el despliegue sin fisuras, garantizando que los problemas se detecten y resuelvan rápidamente.

Algunos retos y consideraciones

Excesiva dependencia de la automatización: Aunque la automatización puede mejorar significativamente las operaciones de TI, una dependencia excesiva de la automatización puede llevar a la complacencia y a la falta de supervisión. Es importante encontrar un equilibrio entre la automatización y la intervención humana para garantizar una gestión adecuada de los problemas.

Cuestiones relativas a la calidad de los datos y la precisión de los modelos: El buen funcionamiento de su plataforma AIOps depende de la calidad de los datos y la precisión de los modelos. La mala calidad de los datos y la inexactitud de los modelos pueden dar lugar a percepciones y acciones incorrectas. Las organizaciones deben invertir en la gestión de la calidad de los datos y en la mejora continua de los modelos para garantizar la eficacia de las AIOps.

Gestión de falsos positivos y negativos: Los falsos positivos y los falsos negativos son retos comunes en AIOps. Los falsos positivos pueden conducir a acciones innecesarias, mientras que los falsos negativos pueden hacer que se pasen por alto problemas. Las organizaciones deben aplicar estrategias para gestionar los falsos positivos y negativos, como el ajuste de los modelos y la supervisión continua del rendimiento de la plataforma de AIOps.

Buenas prácticas de aplicación

Aprendizaje continuo y mejora del modelo: Actualizar y mejorar continuamente los modelos de IA y ML para garantizar que sigan siendo precisos y eficaces.

Colaboración entre IA, DevOps y equipos de seguridad: Fomentar la colaboración entre los diferentes equipos para garantizar que las AIOps y la autorremediación se implementan de forma eficaz y alineada con los objetivos de la organización (DevSecOps).

Supervisión y revisión de las acciones de autorremediación: Supervisar y revisar periódicamente las medidas adoptadas por el sistema de corrección automática para garantizar que son adecuadas y eficaces.

Tendencias futuras en AIOps y autorremediación

Tecnologías emergentes

Los avances en algoritmos de IA y ML seguirán mejorando las capacidades de AIOps, permitiendo percepciones y acciones más precisas.

La mejora de las capacidades predictivas permitirá a los AIOps anticipar y prevenir los problemas con mayor eficacia, reduciendo aún más el impacto de los incidentes de TI en la empresa.

Evolución de las operaciones en la nube

El cambio hacia operaciones totalmente autónomas: El futuro de las operaciones en la nube se dirige hacia operaciones totalmente autónomas, en las que la IA y la automatización se encargan de la mayoría de las tareas de TI, lo que permite a los equipos de TI centrarse en iniciativas estratégicas y en la innovación.

Conclusión

Las AIOps y la autorremediación representan el futuro de la gestión de la nube. Al aprovechar la IA y la automatización, las organizaciones pueden mejorar la eficiencia y la eficacia de sus operaciones de TI, reducir el tiempo de resolución y mejorar la fiabilidad general de su infraestructura de TI. Le animo a explorar y adoptar AIOps para mejorar la observabilidad de la nube y la auto-remediación. El futuro de la gestión de la nube radica en la automatización inteligente y la innovación continua, y Sycomp puede ayudarle a conseguirlo con nuestros amplia gama de servicios incluyendo ObservabilityOne, un conjunto completo de servicios que van desde la evaluación del estado actual hasta la implementación de las plataformas de observabilidad y AIOps de sus sueños.