Desbloqueando Valor Empresarial: Expandindo Casos de Uso de AIOps

Organizações veem AIOps como forma de lidar com a complexidade aumentada que enfrentam no gerenciamento de operações e segurança.

Após um impulso de momentum no ano passado, AIOps continua a ganhar atenção das organizações. Está sendo adotado rapidamente para ajudar equipes de TI a aprimorar seu monitoramento e gerenciamento tradicional de segurança e rede.

No ano passado, a Gartner descobriu que AIOps no mercado de gerenciamento de operações de TI cresceria a uma taxa composta de crescimento anual de 15% até 2025, partindo de mais de $1 bilhão em 2020.

Algumas organizações veem AIOps como meio de economizar em equipe de TI, mas está ficando claro que o fator determinante é a complexidade. Existem vários casos de uso distintos que impulsionarão esse crescimento.

Uma área onde AIOps está se tornando mais criticamente necessária é lidar com as demandas da força de trabalho remota e híbrida de hoje.

Fechamentos de escritórios induzidos pela pandemia e políticas de trabalho remoto aumentaram o tráfego digital e complicaram a coleta de dados para equipes de TI. Empresas que suportam trabalho remoto enviaram funcionários para casa com novo hardware e software, resultando em mais tráfego de dados. E equipes de TI, já lidando com produção de dados aumentada, também tiveram que monitorar fluxos de dados com propriedades diferentes causadas por informações fluindo de vários locais de escritório remoto.

AIOps pode ajudar equipes de TI a lidar com dados aumentados e cada vez mais dissimilares causados pela mudança para modelos de trabalho remoto e híbrido. AIOps usa algoritmos inteligentes que ingerem grandes volumes de dados com propriedades variadas e de fontes díspares e automatizam sua análise.

Além disso, uma solução AIOps pode analisar os dados agregados para detectar padrões e prever problemas antes que surjam e causem interrupção à produtividade dos funcionários. E, se houver um incidente que afete o serviço, AIOps ajuda equipes de TI a identificar rapidamente a causa raiz e determinar uma correção para reduzir o tempo médio de remediação (MTTR).

Outra área geral onde AIOps está encontrando valor é na automação de segurança. Por quê? Fatores como a mudança para nuvem e a adoção de aplicações híbridas e compostas introduzem novos problemas. Por exemplo, no ano passado, a descoberta de vulnerabilidades na biblioteca de software Apache Log4j enviou ondas de choque pelo mundo dos negócios. Foi descrito por alguns como "a violação de segurança mais séria de todos os tempos". A razão: o software open-source era amplamente usado e incorporado em muitas aplicações comuns que são frequentemente reutilizadas nas empresas.

Neste e em outros casos, ferramentas de segurança tradicionais ofereceram pouca ajuda para erradicá-lo. Em contraste, AIOps usa algoritmos inteligentes para modelar o comportamento normal dos sistemas. Então detecta proativamente um ciberataque identificando desvios em tempo real e determinando se um problema (ex: problema de performance) é devido a um ciberataque em vez de um problema de TI. No caso de um ataque, o sistema pode disparar uma série de táticas defensivas automatizadas como priorizar alarmes e alertas para auxiliar operadores humanos, ou pode ser usado para tomar ações por conta própria como fechar acesso a um sistema ou bloquear um endereço IP.