Como a inteligência artificial transformará as operações de TI e devops

Afirmar que as equipes de DevOps e operações de TI enfrentarão novos desafios nos próximos anos soa um pouco redundante, já que sua principal responsabilidade é resolver problemas e superar desafios.

No entanto, com o ritmo dramático no qual o cenário atual de processos, tecnologias e ferramentas está mudando, tornou-se bastante problemático lidar com isso.

Além disso, a pressão que os usuários de negócios têm colocado sobre as equipes de DevOps e de operações de TI é impressionante, exigindo que tudo seja resolvido com um toque em um aplicativo. No entanto, no backend, lidar com problemas é um jogo diferente; os usuários nem imaginam como é difícil encontrar um problema e resolvê-lo.

Um dos maiores desafios que as equipes de operações de TI e DevOps enfrentam hoje em dia é ser capaz de identificar os problemas pequenos, mas potencialmente prejudiciais, em grandes fluxos de Big Data registrados em seu ambiente. Simplificando, é como encontrar uma agulha no palheiro.

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Se você trabalha no departamento de TI de uma empresa com presença online e disponibilidade 24 horas por dia, 7 dias por semana, eis um cenário que pode lhe parecer familiar. Suponha que você receba uma ligação no meio da noite de um cliente irritado ou de seu chefe reclamando sobre uma transação com cartão de crédito falhada ou um aplicativo travado. Você vai imediatamente para o seu laptop e abre o sistema de gerenciamento de registros. Você vê que há mais de cem mil mensagens registradas no intervalo de tempo definido - um conjunto de dados impossível para um ser humano revisar linha por linha.

Então, o que você faz em tal situação?

É a história de cada operação de TI e profissional de DevOps; eles passam muitas noites sem dormir, navegando pelo mar de entradas de registro para encontrar eventos críticos que acionaram um evento específico. É aqui que a análise de log em tempo real e centralizada vem para o resgate. Isso os ajuda a compreender os aspectos essenciais de seus dados de log e a identificar facilmente os principais problemas. Com isso, o processo de resolução de problemas torna-se um passeio no parque, tornando-o mais curto e eficaz, além de possibilitar que especialistas prevejam os problemas futuros.

IA e seu efeito nas operações e devops de TI
Embora Inteligência Artificial (IA) tenha sido a palavra da moda algumas décadas atrás, agora está sendo comumente aplicada em diferentes setores para uma ampla gama de propósitos. Combinando big data, IA e conhecimento do domínio humano, tecnólogos e cientistas tornaram-se capazes de criar descobertas e oportunidades surpreendentes, que costumavam ser possíveis apenas em romances e filmes de ficção científica.

À medida que as operações de TI se tornam ágeis e dinâmicas, elas também ficam imensamente complexas. A mente humana não é mais capaz de acompanhar a velocidade, o volume e a variedade de streaming de Big Data nas operações diárias, tornando a IA uma ferramenta poderosa e essencial para otimizar os processos de análise e tomada de decisão. A IA ajuda a preencher as lacunas entre humanos e Big Data, dando-lhes a inteligência operacional necessária e velocidade para dispensar significativamente o fardo da solução de problemas e da tomada de decisões em tempo real.

Abordando o elefante na sala:como a IA pode ajudar
Em todas as situações acima, uma coisa é comum; essas empresas precisam de uma solução - conforme discutido no início - que ajude as equipes de TI e DevOps a encontrar problemas rapidamente na montanha de entradas de dados de log. Para identificar aquela única entrada de registro que está causando falhas no ambiente e travando seus aplicativos, não seria fácil se você soubesse que tipo de erro está procurando para filtrar seus dados de registro? Claro, isso reduziria a quantidade de trabalho pela metade.

Uma solução pode ser ter uma plataforma que coleta dados da Internet sobre todos os tipos de incidentes relacionados, observa como as pessoas usando configurações semelhantes os resolvem em seus sistemas e faz a varredura em seu sistema para identificar os problemas potenciais. Uma forma de conseguir isso é projetar um sistema que imite como um usuário investiga, monitora e soluciona problemas de eventos e permite desenvolver uma compreensão de como os humanos interagem com os dados, em vez de tentar analisar os próprios dados. Por exemplo, esta tecnologia pode ser semelhante ao sistema de recomendação de produtos da Amazon e ao algoritmo PageRank do Google, mas será focada em dados de registro.

Apresentando percepções cognitivas
Uma tecnologia recente implementa uma solução conforme previsto por este post. A tecnologia - que tem gerado muito buzz ultimamente - é chamada de Cognitive Insights. Essa tecnologia inovadora usa algoritmos de aprendizado de máquina para combinar o conhecimento do domínio humano com os dados de log, junto com repositórios de código aberto, fóruns de discussão e encadeamento social. Usando todas essas informações, ele cria um reservatório de dados de percepções relevantes que podem conter soluções para uma ampla gama de problemas críticos enfrentados diariamente pelas equipes de operações de TI e DevOps.

Os obstáculos em tempo real
Os engenheiros de DevOps, gerentes de operações de TI, CTOs, engenharia de VP e CISO enfrentam vários desafios, que podem ser atenuados de forma eficaz pela integração de IA na análise de log e operações relacionadas. Embora existam várias aplicações de Cognitive Insights, os dois principais casos de uso são:

• Segurança
  Ataques de negação de serviço distribuído (DDoS) estão se tornando cada vez mais comuns. O que costumava ser limitado apenas a governos, sites de alto perfil e organizações multinacionais agora tem como alvo indivíduos proeminentes, pequenas e médias empresas e empresas de médio porte.

Para evitar esses ataques, é essencial ter uma arquitetura de registro centralizada para identificar atividades suspeitas e apontar as ameaças potenciais de milhares de entradas. Para isso, a mitigação anti-DDoS por meio do Cognitive Insights tem se mostrado altamente eficaz. Nomes importantes, como Dyn e British Airways, que sofreram danos significativos de ataques DDoS no passado, agora têm uma estratégia de mitigação anti-DDoS baseada em ELK para manter os hackers afastados e proteger suas operações de quaisquer ataques futuros .

• operações de TI
  Não seria ótimo ter todos os seus logs compilados em um único lugar, com cada entrada cuidadosamente monitorada e registrada? Bem, certamente. Você poderá visualizar o fluxo do processo com clareza e executar consultas relativas aos logs de diferentes aplicativos em um único lugar, aumentando drasticamente a eficiência de suas operações de TI. Para resolver um dos maiores desafios que as operações de TI e as equipes de DevOps enfrentam, é ser capaz de identificar os problemas pequenos, mas potencialmente prejudiciais, em grandes fluxos de dados de log em seu ambiente. Isso é precisamente o que o Cognitive Insights faz. Como o núcleo deste programa é baseado na pilha ELK, ele classifica e simplifica os dados e torna mais fácil ter uma imagem clara de suas operações de TI. Asurion e Performance Gateway são exemplos perfeitos que se aproveitaram do Cognitive Insights e levaram seu jogo de TI a um nível superior.
  
  
  
  

A boa integração de IA pode render
Usando sistemas de analítica de log acionados por IA, torna-se consideravelmente fácil encontrar a agulha no palheiro e resolver problemas de forma eficiente. Esse sistema terá um impacto considerável na gestão e nas operações de toda a organização. Como os problemas das empresas discutidos acima neste blog, a integração de IA com o sistema de gerenciamento de log se beneficiará em:

✔ Melhor sucesso do cliente
✔ Monitoramento e suporte ao cliente
✔ Redução de riscos e otimização de recursos
✔ Maximize a eficiência tornando os dados de registro acessíveis

Em outras palavras, o Cognitive Insights e outros sistemas semelhantes podem ser de grande ajuda no gerenciamento de log de dados e solução de problemas.

Rent-A-Center (RAC) é uma empresa Fortune 1000 sediada no Texas que oferece uma ampla gama de produtos e serviços rent-to-own. Possui mais de 3.000 lojas e 2.000 quiosques espalhados pelo México, Porto Rico, Canadá e Estados Unidos. A empresa tentou integrar duas pilhas ELK diferentes, mas lidar com dados de 100 GB todos os dias era muito incômodo, sem mencionar o custo exorbitante e o tempo gasto todos os dias para gerenciamento de disco, ajuste de memória, recursos adicionais de entrada de dados e outros problemas técnicos. O RAC fez a transição para o Cognitive Insights, o que lhes deu a confiança de que seriam capazes de detectar anomalias futuras e facilitou o dimensionamento do volume de dados em constante crescimento. Eles se beneficiaram de uma equipe de TI dedicada gerenciando pilhas ELK locais e externas.

A função do código aberto no gerenciamento de registro de dados
Muitos fornecedores de renome estão pesquisando e testando de forma proativa a IA em diferentes caminhos para aumentar a eficiência dos sistemas de gerenciamento de registro de dados. Alguns dos fornecedores são:

Não há surpresa no fato de que ELK está rapidamente se tornando parte da tendência, e mais e mais fornecedores estão oferecendo soluções de registro. Isso ocorre porque se tornou uma ótima maneira para as empresas instalarem uma configuração sem incorrer em um custo inicial exorbitante. Ele também permite alguns gráficos básicos e recursos de pesquisa e, para que as organizações reconheçam os problemas em seu palheiro de dados de log, elas podem optar por tecnologias mais recentes, como o Cognitive Insights, para encontrar rapidamente a agulha e eliminar os principais problemas.

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