AIOps

CONTEXTO Y RETOS PARA EL USUARIO

AIOps: Inteligencia Artificial para Operaciones de TI

Aunque la Transformación digital transformó profundamente nuestro panorama de TI, desde las redes definidas por software hasta las aplicaciones estructuradas en microservicios, desde la multi-cloud hasta la Edge Computing y el IoT, las Operaciones de TI no han evolucionado con la misma rapidez. Esto está a punto de cambiar.

AIOPs consiste en combinar la analítica con algoritmos de inteligencia artificial -concretamente Machine Learning- para mejorar la eficiencia de todos los dominios de las Operaciones de TI: Análisis de rendimiento, automatización de TI y Gestión de Servicios de TI (ITSM). Esto se consigue, por ejemplo, analizando todos los datos generados por este complejo panorama de TI y descubriendo patrones, correlacionando eventos, prediciendo comportamientos o facilitando el análisis de causas raíz.

Gartner predice que, para 2023, el 40 % de los equipos de DevOps aumentarán las herramientas de monitorización de aplicaciones e infraestructuras con capacidades de plataformas de Inteligencia Artificial para Operaciones de TI (AIOps)* (Guía de mercado para plataformas AIOps, 7 de noviembre de 2019, Analistas: Charley Rich, Pankaj Prasad, Sanjit Ganguli)

En Centreon, creemos que la complejidad de la Infraestructura de TI será cada vez mayor, llegando en los próximos 5 años a un punto en el que el profesional de TI humano a cargo de las Operaciones de TI se basará en algoritmos de Inteligencia Artificial integrados en todas sus herramientas ITOps para mantener los SLA que están en línea con sus objetivos de negocio.

Esto requiere dos estrategias que habrá que combinar. Una primera estrategia consiste en invertir en herramientas potenciadas por IA cuando se sustituyan las plataformas obsoletas, sea cual sea el ámbito de análisis del rendimiento: monitorización de infraestructuras de TI (ITIM), monitorización del rendimiento de aplicaciones (APM), monitorización y diagnóstico del rendimiento de la red (NPMD) o monitorización de la experiencia digital (DEM).

Una segunda estrategia consiste en aplicar la Inteligencia Artificial a ITIM, APM, NPMD y DEM, y también a la automatización de TI y la ITSM. Para ello es necesario crear una plataforma independiente del dominio que pueda recopilar datos de todas las demás plataformas y realizar una correlación entre dominios. Este planteamiento más ambicioso complementa al primero sin sustituirlo y atraerá a organizaciones de mayor tamaño que puedan permitirse tener un equipo dedicado a crear y mantener plataformas AIOps de un alcance tan amplio.

QUÉ HACEMOS

Invierta en una plataforma de monitorización de TI preparada para el futuro

¿No está seguro de estas dos estrategias: AIOps centrados en el dominio y AIOps multidominio? ¿Interactúa con otros equipos de la organización con sus propias dinámicas? ¿Su plan de inversión en ITOps para los próximos cinco años no está asegurado? Pues bien, la plataforma de monitorización de TI en la que invierta hoy debe permitir, obviamente, múltiples escenarios.

El Enfoque de Centreon siempre ha sido ser la mejor plataforma de Monitorización de TI, siendo así, incluye de forma nativa sus propias capacidades de AIOps. Y cuando se integra en un marco de Operaciones de TI más amplio, compuesto por múltiples plataformas de alto nivel en dominios específicos, incluye el conector adecuado para crear una plataforma AIOps multidominio más ambiciosa.

Las capacidades integradas de AIOps de Centreon son posibles gracias a su exclusiva arquitectura Cloud-Augmented, que permite aplicar algoritmos de aprendizaje automático de forma nativa a cualquiera de sus métricas y eventos de monitorización. A partir de la versión de software 20.04, Centreon implementa la detección de anomalías, una funcionalidad de detección de patrones que detecta automáticamente cuando una métrica se desvía de su comportamiento regular diario o semanal, y alerta en consecuencia. La arquitectura única de Centreon permite añadir más algoritmos de aprendizaje automático a medida que pasa el tiempo, para aplicaciones de análisis predictivo o correlación de eventos.

Centreon también es el componente básico perfecto para crear una plataforma AIOps más ambiciosa que abarque todos los dominios. Sus Stream Connectors envían datos de monitorización cualificados al lago de datos de su elección, donde pueden combinarse con flujos de datos de otras plataformas de monitorización o ITSM. Tanto si prefiere hacerlo usted mismo, ensamblando proyectos Open Source para crear su propio stack de AIOps, como si prefiere invertir en una oferta comercial de AIOps de propósito general, siempre podrá confiar en la flexibilidad de nuestros Stream Connectors para alimentarlo con datos precisos y relevantes.

CÓMO LO HACEMOS

No haga concesiones, adopte la filosofía alta gama de Centreon

Los algoritmos de aprendizaje automático de Centreon pueden detectar anomalías que de otro modo pasarían desapercibidas.

La función de detección de anomalías aprovecha la inteligencia artificial para aprender automáticamente patrones a partir de los indicadores monitorizados, y para alertar cuando los indicadores experimentan comportamientos anómalos, fuera de su patrón típico.

La plataforma Centreon implementa una arquitectura Cloud-Augmented única que descarga en el cloud los algoritmos de aprendizaje automático, evitando operaciones de computación intensiva en los servidores de monitorización On-premise.

Esta arquitectura combina el alcance insuperable de la monitorización On-premise con la potencia ilimitada del cloud. Los servidores de monitorización de Centreon se integran a la perfección con el entorno de Centreon Cloud para acceder a capacidades adicionales de Cloud Computing cuando sea necesario, si se necesita.

Centreon Stream Connectors alimenta su plataforma AIOps multidominio con datos de métricas y eventos cualificados, verificados, estructurados y completos. El protocolo y el formato de los datos pueden adaptarse fácilmente a sus necesidades. Las métricas y los eventos se enriquecen con datos contextuales. Utilice filtros para evitar el envío de información innecesaria y reducir los costes de almacenamiento y computación.

Los datos cualificados incluyen información sobre el rendimiento del mapeo de servicios que monitoriza el servicio de TI crítico para el negocio y el complejo flujo de trabajo de TI, en lugar de información a nivel de dispositivo únicamente.

Centreon se conecta a plataformas de gestión de eventos que adoptan paradigmas AIOps, como BMC TrueSight o ServiceNow Event Manager, a agregadores de eventos como Splunk o ElasticSearch, a bases de datos de series temporales como InfluxDB o Graphite, a soluciones especializadas como BigPanda o Moogsoft, y muchas más.

No tiene que hacer concesiones al invertir en una nueva plataforma Centreon preparada para AIOps. Obtendrá una visibilidad total de los complejos workflows de TI, desde el Cloud hasta el Edge, con una plataforma de monitorización de TI potenciada por IA y Cloud-Augmented. Y estará listo para construir la plataforma del mañana, la que correlacionará el Análisis de Rendimiento, la automatización de TI y la ITSM en un único marco de inteligencia artificial para Operaciones de TI.

3 PRINCIPALES VENTAJAS

¿Por qué Centreon a la hora de invertir en AIOps?

Utilizar algoritmos de aprendizaje automático

Detectar anomalías que de otro modo pasarían desapercibidas, con la funcionalidad Centreon Anomaly Detection.

Streaming de datos cualificados y contextualizados

Y empiece a crear su marco de operaciones de TI de próxima generación.

Sin concesiones

Con una arquitectura única y preparada para el futuro que combina el alcance insuperable de la monitorización On-premise con la potencia ilimitada del cloud.