AIOps, ¿por qué no merece la pena levantar nuestra propia plataforma?

AIOps es una de las tecnologías con mayor futuro en las empresas. Como ya comentamos en su momento, AIOps (Inteligencia Artificial y operaciones) utiliza Big Data, Machine Learning y otras tecnologías analíticas avanzadas para mejorar las funciones de las operaciones IT. Entre sus virtudes está la de permitir el uso concurrente de múltiples fuentes de datos, aplicar métodos de recolección de datos, tecnologías analíticas (en tiempo real y más en profundidad) y tecnologías de presentación de datos.

Las plataformas AIOps buscan simplificar sustancialmente las herramientas de monitorización, ayudando a las organizaciones que requieren altos niveles de servicio de aplicaciones a administrar mejor la complejidad de sus herramientas y los flujos de trabajo IT. Tiene capacidades de aprendizaje automático y automatización de operaciones de IT y su principal objetivo es, en pocas palabras, resolver incidentes más rápidamente, identificar tendencias operativas que tienen impacto en el rendimiento y simplificar los procedimientos para la resolución efectiva de problemas.

Muchos aspectos de la AIOps todavía están sin explorar, ni dominar. Y hay empresas que, en vez de elegir plataformas ya probadas y consolidadas, se están embarcando en el diseño de soluciones personalizadas, específicas para sus necesidades. El problema es que el tiempo y el esfuerzo que se invierte en un proyecto de este estilo,y de esta envergadura, suele ser, por regla general, desperdiciado.

Estas son las razones por las que desarrollar una plataforma AIOps suele fallar

  • Se necesita un lago de datos correctamente construido, ya que las plataformas de AIOps necesitan acceso a los datos en tiempo real. Por tanto, es necesario asegurarse de que se está accediendo a todos los datos de registro, métricas y rastros correctos. Por tanto, hay que construir (o adquirir) una costosa plataforma para crear un lago de datos.
  • Una complicación extra es que el diseño de flujos de trabajo mejorados por IA es diferente a diseñar otros flujos de trabajo. Los equipos de IT deben decidir hasta qué punto quieren que la plataforma de AIOps reaccione de manera pasiva en base a lo observado, o bien que emprenda la resolución automática de los problemas en base a parámetros definidos con anterioridad.
  • El despliegue de una plataforma AIOps es muy complejo. ¿Cómo desplegarla en una arquitectura resistente y eficiente? ¿Con qué otros sistemas necesita integrarse y cómo se monitorizarán y verán los resultados?
  • La supervisión del impacto en el usuario es fundamental, así que hay que analizar cómo interactuarán esos usuarios finales con el algoritmo.
  • El soporte y mantenimiento de la AIOps es algo continuo que un equipo especializado de IT debe afrontar. El coste, entonces, empieza a crecer sensiblemente por la sencilla razón de que una buena parte del equipo de IT podría pasarse mucho tiempo gestionando la plataforma AIOps, en lugar de dedicarse a otras tareas.
  • Es muy difícil mantener el ritmo de la innovación y en el terreno de AIOps se hacen avances a un ritmo tan rápido, que la mayoría de los equipos internos de IT no pueden seguir.
La copia de seguridad que necesitas para tus dispositivos, tus proyectos y tus datos
Accede a tus archivos desde cualquier dispositivo y lugar de forma segura
pack
10 GB
GRATIS
Consigue tu backup ahora