Problemática
Dado que los sistemas de tecnologías de la información (TI) se vuelven cada vez más complejos, con la inclusión de servicios en entornos multisitio y la necesidad de integrar inteligencia artificial (IA), minería de datos y nuevos ecosistemas de dispositivos como el Internet de las cosas (IoT), representan un desafío cada vez más significativo para el área de operaciones el mantener una visibilidad adecuada de su infraestructura tecnológica.
A medida que la complejidad de estos sistemas aumenta, la cantidad de información a gestionar también se incrementa. Es como lidiar con un montón de información compleja que crece cada día, cada minuto y cada segundo sin parar, este escenario puede resultar caótico y abrumador para el equipo de operaciones de TI, quienes son responsables de administrar y respaldar servicios como la gestión de redes, servicios en la nube, desarrollo de software y bases de datos. Estos servicios son fundamentales para mantener al mundo interconectado en el día a día.
En este caso, es muy importante ser capaz de manejar estos datos de manera eficiente. Esto asegura que todo funcione bien y que se tomen decisiones acertadas. Además, Hay que recordar que las operaciones de TI siempre están cambiando y mejorando con los avances tecnológicos. Así que ser eficientes implica ordenar la información sobre eventos que ocurren en la infraestructura, estudiar las direcciones en las que mejora el desempeño de esta y hacer más eficiente el poder de la infraestructura, es clave para estar a la par de estos cambios.
¿Por qué la automatización es tan importante en los entornos tecnológicos que están siempre cambiando y/o evolucionando?
Big data
Con la aparición de conjuntos de datos de manera masiva y a gran velocidad, surgió el término “Big Data”, según Oracle “El término “big data” abarca datos que contienen una mayor variedad y que se presentan en volúmenes crecientes y a una velocidad superior.”
Imagine el caso de una tienda en línea. Cada vez que una persona visita el sitio web, deja rastros de sus preferencias de productos, las secciones o categorías que más visita, cuánto tiempo pasa en cada página, y si finalmente realiza una compra. Este flujo de datos se multiplica de una manera exponencial con cada usuario que interactúa con la tienda en línea, considerando que la información ya no se organiza de forma estructurada en filas y columnas, sino que proviene de una variedad de fuentes como texto, videos, imágenes, tweets, emojis, entre otros.
El Big Data, en este escenario, sería utilizado para analizar estos datos masivos y obtener información valiosa sobre los patrones de compra, tendencias de productos populares y comportamientos de los clientes. Esta información podría ayudar a la tienda a personalizar recomendaciones, mejorar la experiencia del usuario y tomar decisiones estratégicas con el fin de optimizar su plataforma.
Debido a esto las organizaciones se encontraron con nuevos desafíos, ahora hay que lidiar con gran cantidad de datos en tiempo real, especialmente el equipo de operaciones de TI. A medida que las cosas se volvían más complicadas, surgió la necesidad de abordar estos problemas de una manera diferente por lo tanto se optó por un enfoque de automatización para como una solución a esta creciente complejidad.
Machine Learning
A medida que la automatización se volvió un pilar para gestionar estos entornos tecnológicos, la idea de aplicar IA y machine learning para mejorar la eficiencia y la toma de decisiones en las operaciones de TI empezó a tomar bastante fuerza.
¿Esto que implica?
Utilizar algoritmos que pueden analizar grandes cantidades de datos de manera rápida y precisa, identificar patrones, prever problemas potenciales con el fin de optimizar la gestión de estos sistemas tecnológicos.
Continuando con el caso de la tienda en línea, imagine que la tienda desea crear un sistema de recomendación más avanzado. Utilizando algoritmos de Machine Learning, el sistema analizaría los datos recopilados sobre las preferencias y comportamientos de los usuarios. En lugar de depender de reglas predeterminadas como si compra una bota de futbol se recomiendan cualquier tipo de calzado, el sistema aprendería automáticamente patrones más complejos, las conexiones entre diferentes productos que a menudo se compran juntos o las preferencias individuales de cada usuario, ya no se recomendaría calzado en general por el contrario recomendaría medias de futbol, diferentes de tipos y estilos de botas de futbol, etc.
Segun Gartner “AIOps combina big data y aprendizaje automático para automatizar los procesos de operaciones de TI, incluida la correlación de eventos, la detección de anomalías y la determinación de causalidad.”
AIOps aprovecha la importancia de la analítica de datos y aprendizaje automático para detectar y resolver problemas de manera automática en donde se encuentra información importante y hace que los procesos de TI sean más eficientes, es como tener un compañero inteligente que se encarga automáticamente de los problemas que surgen y ayuda a hacer las cosas de una manera más eficiente en el mundo de la tecnología.
El sistema de AIOps ayuda a la necesidad de analizar datos, identificar patrones, anticipar posibles problemas y automatizar tareas en la gestión de estos entornos tecnológicos.
¿A que lleva esto?
Esto permite una comprensión más profunda del entorno tecnológico (Infraestructura, software, hardware, redes, etc) facilitando la anticipación y resolución de problemas antes de que afecten al equipo de operación. Además, la automatización que implementa AIOps de estas tareas de rutina libera tiempo y recursos, permitiendo a los profesionales de TI realizar tareas con un enfoque más estratégico y creativo.
Necesidad de la herramienta de monitoreo ¿ Porque usar ManageEngine OpManager?
Una herramienta de monitoreo es esencial para el éxito de las operaciones de TI. Estas herramientas juegan un papel central al recopilar datos en tiempo real sobre el rendimiento de sistemas y aplicaciones. Esta información recopilada es vital para operaciones proactivas, permitiendo la detección temprana de problemas, la optimización de rendimiento y la toma de decisiones preventivas.
Estos conjuntos de datos son fundamentales ya que alimentan los algoritmos de machine learning en AIOps facilitando la automatización basada en los datos ya recopilados así permitiendo respuestas rápidas y eficientes.
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