La realidad de la multinube híbrida está generando entornos tecnológicos increíblemente complejos y con un crecimiento acelerado. Los equipos se enfrentan al reto de mantener sus sistemas siempre disponibles, y también de ofrecer valor estratégico al negocio permitiendo una rápida adaptación ante las cambiantes expectativas de los clientes y los nuevos competidores. Tienen que modernizar la infraestructura, y protegerla de cara al futuro, frente a una disrupción prácticamente constante. Además, han de lidiar con un conjunto de grupos de interés cada vez mayor, no solo los ejecutivos de sus organizaciones, sino también partes interesadas externas, como los organismos reguladores. La presión es grande y va en aumento.
En vista de estas prioridades competitivas y grupos de interés, resulta obvio que se precisa un nuevo enfoque para dotar a los equipos de las capacidades necesarias para que realmente vean, entiendan y actúen con una fricción mínima en toda la infraestructura. La automatización es la respuesta, pero hay mucho en juego. ¿Se puede confiar realmente en que una máquina entienda y proteja la infraestructura que, en un mundo de transformación digital, soporta casi todas las funciones de una empresa?
Aunque muchas organizaciones y proveedores han realizado grandes avances hacia la automatización de los análisis de la tecnología, el progreso ha tendido a ser incremental, y aún precisa una mano humana al timón. No obstante, en la era de la multinube híbrida en la que los datos y las aplicaciones van mucho más allá de las paredes de cualquier centro de datos, la gestión de estos últimos implica aceptar que las personas no pueden supervisar y gestionar de manera inteligente entornos tecnológicos a la escala y la velocidad necesarias hoy en día.
La aparición de AIOps y la gestión de datos inteligentes no es un avance incremental, sino toda una revolución en la tecnología
Introduzcamos AIOps en la ecuación. A un nivel básico, AIOps puede entenderse como la aplicación de la inteligencia artificial y el machine learning (AI y ML) para automatizar la identificación y resolución de problemas operativos típicos, como riesgos emergentes de seguridad y gestión, errores inesperados, rendimiento deficiente del sistema, etc. Sin embargo, ésta es una definición engañosamente sencilla. La automatización es ya una realidad en los entornos tecnológicos. La diferencia con AIOps es que la automatización es verdaderamente inteligente. No se trata de un mero algoritmo que actúa sobre reglas predefinidas para generar informes basados en plantillas que un operario humano debe seguir analizando y completando.
La aparición de AIOps y la gestión de datos inteligentes no es un avance incremental, sino toda una revolución en la tecnología. Conlleva ahorros de costes considerables, aumento de la productividad y una gran reducción de los periodos de inactividad, lo que se refleja significativamente en los resultados de la empresa. No es de extrañar que Gartner prediga que, de cara al año 2023, el 30% de las grandes empresas utilizarán exclusivamente AIOps y herramientas de monitorización de experiencias digitales.
Durante más de dos décadas, NetApp ha estado cultivando nuestro data lake, que agrega y anonimiza la información de metadatos de todo nuestro ecosistema de clientes de hardware y software. Al principio estos datos se utilizaban para el soporte y diagnóstico reactivo a clientes, pero con el paso del tiempo nuestra inteligencia de procesos y ciencia de datos ha evolucionado. Ahora estamos utilizando capacidades avanzadas de IA y ML para ofrecer perspectivas y directrices predictivas y prescriptivas.
Nuestra visión es un entorno de operaciones sin fricciones, donde los equipos estén capacitados e inspirados para contribuir a la innovación a gran escala.
Los resultados hablan por sí solos. Solo en el último año, la monitorización Active IQ® de NetApp® ha ahorrado a los clientes más de 2 millones de horas de pérdida de productividad gracias al tiempo de inactividad evitado.
Al combinar el conjunto de datos analíticos de tecnología más amplio del sector, capaz de monitorizar y analizar cualquier combinación posible de entornos en la nube, locales e híbridos, con una mayor flexibilidad para integrar y exportar información de todos los productos de NetApp y otros, apostamos por AIOps como el futuro del sector.
