AIOps, la inteligencia llega a las operaciones de TI

La pandemia ha sido uno de los principales desencadenantes de la automatización de TI en la última época debido a la necesidad de agilizar las operaciones, anticiparse a las incidencias que podían perjudicar al negocio y mantener una óptima experiencia de usuario, todo ello en un entorno remoto o híbrido cada vez más complejo.

Publicado el 07 Abr 2022

Encuentro AIOps de Computing.

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Para dar respuesta a las necesidades de agilidad y protección del negocio que se han agudizado en los últimos meses, muchas empresas han reaccionado con un “sobreaprovisionamiento de infraestructura que a la postre no resulta rentable”, aseguraron los expertos de TI en el encuentro organizado por Computing en colaboración de IBM en el restaurante Ramón Freixa en Madrid. Los profesionales hablaron de la inteligencia aplicada a las Operaciones de TI -la base sobre la que se sustentan los sistemas y aplicaciones de la empresa-, y que se define por el término acuñado por Gartner: AIOps.

La aplicación de la inteligencia en las Operaciones de TI aporta, “más que capacidades de monitorización, capacidades de observabilidad”, apuntaron desde IBM, que “va más allá de mirar hacia la infraestructura que las compañías tienen en casa. Se trata de observar y analizar el comportamiento de todos los servicios y aplicaciones de proveedores externos que se hablan con tus propias aplicaciones. Es pasar de la visión parcial a la integral”. Esto se hace para lograr una “detección, no ya proactiva, sino hiperproactiva de los incidentes analizando fuentes de datos estructurados y no estructurados mediante analítica avanzada y machine learning”. En otras palabras, “aplicar la automatización para la predicción y rápida resolución de conflictos”.

No obstante, a pesar de que la automatización cada vez abarca más ámbitos de las organizaciones, es un proceso que, dependiendo de los recursos y el background de cada empresa, lleva su tiempo aplicar. “Todo lo que sea susceptible de automatizarse se analiza para ver de qué manera se podría hacer, pero no es lo mismo automatizar, por ejemplo, las Operaciones de TI en una empresa nativa digital que en una organización con legacy a sus espaldas y diferentes grados de digitalización según el área”, señalaron. Por este motivo, desde IBM destacaron la importancia de tener “una solución de inteligencia artificial (IA) capaz de conectarse a todas las fuentes y sistemas legacy, desde el mainframe a los más modernos”.

La cadena de operaciones de TI posee una gran deuda técnica que las empresas intentan solventar adquiriendo más hardware y más personal

Automatizar las operaciones críticas: una ventaja no exenta de riesgos

“Las cosas de comer”, así fue como definieron los expertos a las Operaciones de TI, con las que “no se juega”, lo que supone la razón por la que cuesta más dar el paso de “tocarlas de alguna manera”. Las compañías han crecido tanto en sistemas y aplicaciones en los últimos tiempos que se ha creado un entorno de alta criticidad para la continuidad y seguridad del negocio las 24 horas del día, los 7 días de la semana, a lo que se suma la presión del time to market. Sin embargo, a pesar de la importancia de estos entornos de TI, o quizá a causa de esta, las compañías aún no se atreven a dar el paso a soluciones más modernas. “Contamos con soluciones de monitorización y herramientas de análisis de rendimiento y de ciberseguridad más tradicionales. Pero sería muy interesante aplicar la IA en este ámbito para detectar anomalías en nuestro modelo de funcionamiento y conocer la naturaleza de estas anomalías”.

Lo más importante para aplicar las distintas dimensiones de la IA en los diferentes procesos de las operaciones es clasificar la cantidad de datos que generan las aplicaciones para poder entender la relevancia de cada uno de ellos y lo que se traduce en una incidencia crítica y lo que no. “No todo lo que se sale del estándar es crítico y hay que saber adelantarnos en esta categorización”. Aunque la IA se aplica para tener una visión general de los sistemas de la compañía, asimilando el histórico para aprender de los errores del pasado y teniendo en cuenta las dependencias que se crean entre las aplicaciones que se hablan entre sí, es importante identificar dónde hay que empezar a implementarla, “no se puede hacer en todos los sistemas y fuentes a la vez”.

Los expertos lamentaron que “la cadena de operaciones de TI posee una gran deuda técnica”. Empezar a transformar toda la compañía menos las Operaciones de TI para “mantener el nivel de excelencia en la ejecución que poseían” ha acabado pasando factura a las organizaciones, que ahora se encuentran con un desfase en el ámbito de operaciones que, como ya hemos comentado, muchas veces intentan solventar adquiriendo más hardware y más personal. “Se crece a base de músculo, pero de tecnología e inteligencia, nada. Hay que comprar menos y mejor”. Normalmente, la digitalización ha tenido como objetivo las capas superiores a la base de TI, desde el business analytics a la conectividad, capas que, por otra parte, “son las que más fallos ocasionaban, todo sea dicho. Por no hablar de la dificultad para encontrar profesionales que sepan manejar a estas alturas los sistemas AS/400”. Estos históricos equipos empresariales de IBM fueron descritos por los expertos como “tradicionales”, pero lo cierto es que “nunca se caen”.

Aplicar la inteligencia, ¿cómo gestionar un cambio inevitable?

Hasta no hace mucho tiempo, en las compañías respiraban tranquilos solo con monitorizar el data center para detectar las incidencias más graves que pudieran afectar al negocio, “el problema es que ahora pueden ocurrir incidencias graves en niveles superiores de TI, aunque la infraestructura esté perfectamente”. Así, controlar la correlación de eventos que se dan en los entornos TI es muy complicado para una persona, por eso es fundamental la ayuda de sistemas expertos para la toma de decisiones actual, y para la ejecución automática que acabará dándose en un futuro. Cualquier empresa que quiera alcanzar un buen nivel de madurez y competitividad va a tener que dar este paso, la pregunta crucial es si desarrollar esta inteligencia en casa o externalizar estos servicios.

Para las empresas más pequeñas la respuesta es clara, no cuentan con los recursos suficientes para crear su propio desarrollo. Pero muchos expertos creen que para las organizaciones más grandes también es mejor optar por confiar en compañías con mayor know how en ciertos desarrollos y limitarse a tomar las decisiones. Por ejemplo, subir determinadas aplicaciones a la nube simplifica las operaciones y su administración, además de que “cuentas con la experiencia y la gestión de proveedores que se dedican expresamente a estas tareas”. De esta manera, “las operaciones acabarán evolucionando y llamándose gestión inteligente de la productividad o algo similar”.

No obstante, algunos profesionales señalaron que, aunque “en la nube no te tienes que preocupar por cuestiones como el parcheado de máquinas, en ocasiones tienes que estar pendiente de otras cuestiones todavía más comprometidas, como el vendor locking o las especificidades que tiene cada nube, para las que es imposible contar con talento especializado, que es escaso, caro y con mucha rotación”. Para salvar este obstáculo, señalaron la importancia de contar con capacidades de automatización, tanto para los entornos cloud como on premise, que “ayudan a la toma decisiones y disminuyen la complejidad de las actividades aumentando la flexibilidad y la eficacia”.

El modelo híbrido, con la parte de usuario en la nube que, a su vez, se conecta con las aplicaciones core on premise, es el modelo que se está imponiendo en las empresas. Sin embargo, algunas opiniones apuntaron que, en un futuro, serán los grandes hiperescalares los que contraten todo el personal y la inteligencia para prestar servicio a las compañías. “La economía de escala nos llevará a que la tecnología y el talento para ejecutarla estén completamente externalizados, y lo que diferenciará a una compañía de otra será la capacidad de agregar valor al negocio, dando igual con quién tenga esta la infraestructura o las comunicaciones”. De esta manera, TI no será un diferenciador del negocio.

Sin embargo, aunque “la tecnología es accesible para todo el mundo, los nuevos modelos de gestión de TI no se han externalizado aún al 100%, si es que llegan a hacerlo finalmente algún día, y las compañías precisan de talento especializado para gestionarlos, lo que hace que, actualmente, solo ciertas partes de la tecnología, como las API, sean una commodity”.

Lo que está claro es que las Operaciones de TI necesitan evolucionar y que la transformación y la inteligencia lleguen a las capas más profundas de la empresa para que esta se transforme desde los cimientos, “algo que no se consigue con poca visibilidad y ajustados presupuestos”, que es de lo que más adolece la parte de Operaciones. “De los de TI solo se acuerdan cuando hay un susto. Igual que ha ocurrido con la ciberseguridad, va a haber que aprender a base de sobresaltos, aunque esto conlleve un daño reputacional para la empresa”.

Desde Operaciones reconocen que la comunicación con el resto de la organización no es la adecuada, y que lo principal es dar con la forma de exponer sus requerimientos y necesidades a la parte de negocio y al comité de dirección para que “no nos vean como un stopper, sino como un facilitador”. En este sentido, algunos ven la obligada migración a SAP S/4HANA que se va a dar en las empresas que cuentan con el sistema SAP, como una oportunidad de “reposicionar el área TI frente a la Dirección, ya que vamos a ser una pieza clave en esta migración”.

Enrique Tévar, Sales Manager Cloud Platform de IBM

“El objetivo es lograr el mayor rendimiento y disponibilidad de las aplicaciones”

El negocio no tiene ya razón de ser sin las aplicaciones. Lo que todas las compañías persiguen es ser lo más eficientes posibles y dar el mejor servicio y, para ello, es necesario estar preparados para todo tipo de imprevistos, entender qué está pasando en nuestros entornos TI y analizar los posibles errores que se puedan dar; y todo ello, de la forma más automatizada posible. Para ello, IBM ofrece a las compañías una solución de inteligencia artificial capaz de conectarse a todos los sistemas de la empresa, desde el legacy a los más modernos, tanto en cloud como on premise.

El objetivo es lograr la máxima disponibilidad y el mayor rendimiento de las aplicaciones para conseguir el éxito del negocio, ya que la detención o ralentización de cualquier aplicación puede suponer un parón de la actividad de las compañías y afectar a la experiencia de usuario, a la reputación de la marca y, por ende, a los ingresos de esta.

Franclim Bento, Technical Sales Manager IBM Automation

“Pasar de la simple monitorización a la observabilidad del entorno TI”

El incremento de las fuentes, datos, registros, eventos y métricas de las aplicaciones ha aumentado también la complejidad de los sistemas y de los entornos donde las aplicaciones se integran y ejecutan. De esta forma, es muy difícil para las compañías entender lo que ocurre en cada momento en estos entornos y con cada una de sus aplicaciones.

Gracias a las capacidades de machine learning, analítica avanzada y a los algoritmos de inteligencia artificial de la solución de AIOps de IBM, que también se nutre del histórico de las compañías, las empresas pueden conocer en tiempo real lo que está sucediendo con sus aplicaciones e identificar los eventos relevantes para, así, anticipar posibles problemas, obtener información concreta del contexto en el que estos se producen y aportar posibles soluciones. En este sentido, más que ofrecer capacidades de monitorización, ofrece capacidades de observabilidad, aportando una visión integral del entorno TI.

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Laura del Río
Laura del Río

Periodista especializada en tecnología, innovación y emprendimiento en Computing España y coordinadora de contenidos en TicPymes.

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