¿Qué es AIOps? Explicación + casos de uso y ejemplos de AIOps

Agregación y análisis de datos

Este componente recopila registros, métricas, eventos y alertas de servidores, aplicaciones, redes, plataformas en la nube y herramientas de terceros en tiempo real. Una vez recopilados, los motores de análisis procesan esos datos para identificar tendencias como el aumento del uso de la CPU o tasas de error inusuales, prever las necesidades de capacidad y destacar las desviaciones del comportamiento normal antes de que se conviertan en incidentes críticos.

Aprendizaje automático

Los modelos de aprendizaje automático se asientan sobre los datos agregados y aprenden qué aspecto tiene lo "normal" en su entorno. Aplicando técnicas como la detección supervisada de anomalías y la agrupación no supervisada, detectan problemas sutiles, agrupan eventos relacionados e incluso predicen fallos futuros, para que pueda abordar los problemas subyacentes en lugar de limitarse a tratar los síntomas.

Algoritmos

Los algoritmos codifican la lógica operativa de su organización y las mejores prácticas de TI en la plataforma AIOps. Utilizan reglas de negocio y umbrales predefinidos perfeccionados con el tiempo mediante aprendizaje automático para priorizar las alertas, dirigir los incidentes a los equipos adecuados y ajustar automáticamente la configuración del sistema, garantizando que las respuestas sean coherentes y se ajusten a sus políticas.

Automatización y orquestación

Una vez detectado o pronosticado un problema, este componente ejecuta flujos de trabajo automatizados que pueden reiniciar servicios, escalar recursos en la nube, abrir tickets o notificar a ingenieros de guardia. La orquestación enlaza estas acciones en la secuencia correcta y con barandillas integradas, de modo que cada paso sigue sus requisitos de cumplimiento y gestión de cambios.

Visualización

Todos los datos y actividades se incorporan a cuadros de mando e informes que ofrecen a los equipos una visión clara y en tiempo real del estado del sistema. Las visualizaciones resaltan las métricas clave, los plazos de los incidentes y los cuellos de botella en los recursos, y permiten desglosar los resúmenes de alto nivel en eventos específicos, lo que agiliza la toma de decisiones tanto en operaciones rutinarias como en incidentes importantes.

1. Agregación y análisis de datos

Este componente recopila registros, métricas, eventos y alertas de servidores, aplicaciones, redes, plataformas en la nube y herramientas de terceros en tiempo real. Una vez recopilados, los motores de análisis procesan esos datos para identificar tendencias como el aumento del uso de la CPU o tasas de error inusuales, prever las necesidades de capacidad y destacar las desviaciones del comportamiento normal antes de que se conviertan en incidentes críticos.

En primer lugar, AIOps introduce los datos de ITOps en un sistema de big data escalable. Esto incluye:

• Datos históricos de rendimiento y sucesos: Las métricas y eventos pasados ayudan a establecer líneas de base normales.
  
• Eventos de operaciones en tiempo real: Las alertas y los eventos en directo proporcionan información inmediata.
  
• Registros y métricas del sistema: Registros de servidores y aplicaciones, además de CPU, memoria y otras métricas.
  
• Datos de red, incluidos datos de paquetes: Los patrones de tráfico y los detalles a nivel de paquetes revelan problemas de conectividad.
  
• Datos relacionados con incidencias y emisión de tickets: Los registros de incidencias pasadas y actuales añaden contexto sobre cómo se resolvieron los problemas.
  
• Datos de demanda de aplicaciones: Las tendencias de uso y la información de carga muestran cuándo se producen picos o cambios en la demanda.
  
• Datos de infraestructura: Detalles sobre hardware, máquinas virtuales, contenedores y recursos en la nube.
  

Al centralizar toda esta información, su equipo puede evitar los puntos ciegos y garantizar una visibilidad total de los análisis.

2. Análisis focalizados y separación señal-ruido

Una vez que los datos residen en la plataforma, AIOps ejecuta análisis centrados y técnicas de ML para:

• Separa las alertas significativas del ruido: Analiza los datos agregados para distinguir los sucesos anormales (señales) de las fluctuaciones rutinarias (ruido). Este filtrado reduce la fatiga de las alertas.
  
• Identifica patrones de datos: Al comparar eventos en tiempo real con líneas de base históricas, detecta patrones que indican posibles problemas.
  

3. Identificación de las causas profundas y soluciones propuestas

Tras aislar los eventos significativos, AIOps los correlaciona en todos los entornos:

• Correlación entre tipos de datos: Coteja los eventos anómalos con los registros, métricas o detalles de red relacionados para localizar las causas raíz.
  
• Sugiere soluciones: Basándose en incidentes pasados y patrones aprendidos, propone soluciones probables o próximos pasos (por ejemplo, ajustar una configuración o escalar un recurso).
  

4. Respuestas automatizadas y proactivas

Una vez conocidas las causas y las soluciones, AIOps automatiza los flujos de trabajo de respuesta:

• Enrutamiento de alertas y asignación de equipos: Enruta las alertas y recomendaciones al equipo de TI correcto, posiblemente reuniendo un grupo de respuesta basado en el tipo de problema.
  
• Acciones automáticas del sistema: Cuando está configurado, activa correcciones automáticas como el reinicio de servicios, el aprovisionamiento de capacidad o el ajuste de la configuración, a menudo antes de que los usuarios adviertan los problemas.
  
• Resolución en tiempo real: Al actuar inmediatamente sobre los conocimientos de ML, reduce el tiempo de inactividad y el esfuerzo manual.
  

5. Aprendizaje y adaptación continuos

Las plataformas de AIOps realizan un seguimiento de los cambios en sus sistemas a lo largo del tiempo, como nuevos servidores, actualizaciones de software o cambios en el tráfico, y actualizan sus modelos en consecuencia:

• Reentrenamiento de modelos: Cuando los equipos de DevOps añaden o reconfiguran infraestructuras, los modelos se actualizan para comprender el nuevo comportamiento normal.
  
• Incorporación de comentarios: Después de cada incidente o acción automatizada, la plataforma captura los resultados y refina sus análisis, reduciendo los falsos positivos y mejorando las recomendaciones futuras.
  
• Mejora con el tiempo: Este ciclo continuo garantiza que AIOps gestione nuevos escenarios con mayor eficacia y se adapte a cargas de trabajo o arquitecturas cambiantes.
  

1. Gestión inteligente de incidentes

Detecte automáticamente ralentizaciones o interrupciones del servicio en la plataforma de Trengo. Un motor de AIOps ingiere continuamente métricas de aplicaciones, registros de red y datos de rendimiento de usuarios reales y, a continuación, aplica la detección de anomalías para detectar desviaciones del comportamiento normal.

Cuando aumentan las tasas de error o se alargan los tiempos de entrega de los mensajes, el sistema genera alertas internas y pone en marcha flujos de trabajo predefinidos, como el envío de notificaciones a los canales de DevOps en Slack, la apertura de tickets de Jira o la puesta en marcha de contenedores adicionales, para que su equipo pueda resolver los problemas antes de que los clientes los comuniquen.

2. Análisis automatizado de las causas profundas

Utilice la IA para correlacionar registros, métricas y alertas en todos sus sistemas para encontrar el verdadero origen de un problema. En el entorno de Trengo, la plataforma AIOps cruza referencias de picos de errores HTTP con despliegues de código recientes, cambios de configuración o fallos de API de terceros.

A continuación, elabora una lista priorizada de causas probables, como la saturación de memoria en un webhook worker o los tiempos de espera de autenticación con la API de WhatsApp. Los ingenieros pueden actuar de inmediato en función de estos datos, lo que reduce el tiempo medio de reparación hasta en un 50 %.

3. Chatbot y supervisión del rendimiento de la bandeja de entrada

Rastrea los patrones de latencia o fallos en las integraciones de WhatsApp y las respuestas de chatbot para mantener los canales automatizados funcionando sin problemas. La capa AIOps recopila telemetría sobre tiempos de respuesta, códigos de error y eventos de fallback, y luego analiza las tendencias a lo largo del tiempo.

Si aumentan los errores de "servicio no disponible" o los tiempos medios de espera en la bandeja de entrada compartida superan los umbrales, el sistema recomienda optimizaciones específicas, como ajustar los límites de concurrencia, redirigir el tráfico a una región de reserva o volver a entrenar el modelo de lenguaje natural, e informa de las mejoras resultantes en el rendimiento y la satisfacción del cliente.

4. Información sobre atención al cliente

Analice los patrones de las incidencias de los clientes y los registros de asistencia mediante el procesamiento del lenguaje natural para sacar a la luz los problemas emergentes. AIOps etiqueta y agrupa tickets similares, detecta picos en las categorías de reclamaciones y señala anomalías, como una oleada repentina de informes de "el enlace de pago no funciona".

Los gestores de asistencia reciben resúmenes automatizados con sugerencias sobre los pasos siguientes, ya sea la instalación de una revisión, la actualización de la página de estado o la comunicación proactiva con los clientes afectados, para que los acuerdos de nivel de servicio se mantengan y la confianza de los clientes siga siendo sólida.

Paso nº 1: Definir objetivos claros y parámetros de éxito

Antes de tocar ningún dato o herramienta, póngase de acuerdo sobre qué es el "éxito". ¿Quiere reducir el tiempo medio de reparación (MTTR) en un 50%? ¿Disminuir las alertas falsas positivas en un 70%? ¿Mejorar el cumplimiento de los SLA del chatbot?

Documente de 2 a 3 objetivos específicos y los indicadores clave de rendimiento (KPI) de los que hará un seguimiento, como umbrales de tasa de error, volúmenes de solicitudes, tiempos de resolución, y asegúrese de que las partes interesadas de DevOps, soporte y TI están de acuerdo.

Paso nº 2: Inventariar y centralizar las fuentes de datos

AIOps necesita una visibilidad completa de su entorno. Mapee todas las fuentes de registros, métricas, trazas, eventos y alertas, como servidores, aplicaciones, dispositivos de red, servicios en la nube, API de terceros y el propio Trengo.

A continuación, construya o amplíe sus conductos de ingestión (a través de agentes, webhooks o conectores API) para que todos esos datos fluyan hacia una única plataforma de análisis escalable. En esta fase, céntrate más en la amplitud que en la profundidad: conseguir una cobertura de extremo a extremo es más importante que una normalización perfecta.

Paso 3: Lanzar un pequeño proyecto piloto de gran impacto

En lugar de intentar automatizarlo todo a la vez, elige un caso de uso. Por ejemplo, gestión inteligente de incidencias para su canal de WhatsApp o agrupación automática de tickets para una aplicación crítica, y despliegue AIOps solo para eso.

Configure las reglas de detección de anomalías, entrene un modelo de ML sencillo en un mes de datos históricos y conecte una o dos acciones automatizadas (por ejemplo, abrir un ticket DevOps en Jira). Supervise de cerca los resultados, recopile comentarios y repita. Este piloto validará su enfoque, demostrará el retorno de la inversión y creará el impulso para una adopción más amplia de AIOps.

Tratamiento unificado de datos

La plataforma debe ingerir y normalizar los datos procedentes de fuentes dispares, como servidores, aplicaciones, redes, servicios en la nube y herramientas de terceros, para que toda la información hable el mismo idioma. Esta normalización sienta las bases de un análisis fiable.

Asignación de dependencias

Comprender cómo interactúan los distintos componentes es crucial. Las herramientas de AIOps construyen un modelo en vivo de su ecosistema de TI, trazando flujos de trabajo y dependencias de servicios para revelar cómo un evento puede desencadenar otro.

Correlación y consolidación de sucesos

Al agrupar automáticamente las alertas relacionadas y fusionar los eventos duplicados, el sistema reduce el ruido y evita abrumar a los equipos con notificaciones redundantes. Esta correlación se basa tanto en la lógica basada en reglas como en el aprendizaje adaptativo.

Información telemétrica

Los flujos continuos de métricas de rendimiento, registros y datos de uso alimentan el motor de AIOps. La supervisión en tiempo real de esta telemetría permite a la plataforma detectar desviaciones del funcionamiento normal, prever posibles problemas y activar alertas tempranas.

Aprendizaje automático y perfeccionamiento continuo

Los modelos de IA integrados aprenden de cada incidente y acción del usuario. Detectan patrones sutiles, predicen fallos antes de que se produzcan y ajustan sus estrategias de detección y respuesta a lo largo del tiempo, ofreciendo resultados más inteligentes y precisos con cada ciclo.

¿Qué es AIOps y cómo funciona en las operaciones de TI?

AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones de TI) aplica IA, aprendizaje automático (ML) y análisis de big data para automatizar y optimizar las operaciones de TI. Agrega datos de diversas fuentes -servidores, redes, aplicaciones y herramientas de supervisión- y utiliza ML para detectar anomalías, predecir problemas y automatizar respuestas. Por ejemplo, puede correlacionar alertas de varios sistemas para identificar las causas de los tiempos de inactividad o resolver automáticamente incidentes recurrentes sin intervención humana.

¿Cuáles son los componentes clave de una plataforma AIOps?

Los componentes básicos incluyen:

• Agregación de datos: Recopila y unifica datos de registros, métricas y eventos en toda la infraestructura de TI.
• Análisis de aprendizaje automático: Aplica algoritmos para la detección de anomalías, el reconocimiento de patrones y los conocimientos predictivos.
• Automatización y orquestación: Ejecuta respuestas como la corrección de incidentes o el escalado de recursos.
• Procesamiento en tiempo real: Analiza los datos en tiempo real para detectar problemas de inmediato.
• Visualización: Cuadros de mando para supervisar el rendimiento y obtener información práctica.

¿Qué empresas utilizan AIOps con éxito?

Entre los principales adoptantes figuran:

• Alaska Airlines: Reducción de los incidentes informáticos en un 80% gracias al análisis predictivo.
• Vodafone: Análisis automatizado de la causa raíz, reduciendo el tiempo de resolución en un 65%.
• Paychex: mejora de la fiabilidad del sistema mediante la detección de anomalías.

Estas empresas aprovechan las AIOps para realizar operaciones proactivas y reducir costes.

¿Qué herramientas o plataformas se consideran las mejores para AIOps?

Las mejores soluciones son:

• Splunk ITSI: monitorización unificada con análisis basados en ML.
• Trengo: Combina datos de clientes omnicanal con automatización impulsada por IA para operaciones de TI/clientes de extremo a extremo.
• Moogsoft: Especializada en reducción de ruido y correlación de incidentes.
• BigPanda: Correlación de eventos y gestión automatizada de incidencias.

Trengo destaca para las empresas que necesitan AIOps integradas a través de la atención al cliente y TI.

¿Cuál es la diferencia entre AIOps y DevOps?

• AIOps: Utiliza IA/ML para automatizar las operaciones de TI (por ejemplo, detección de anomalías, respuesta a incidentes). Se centra en la salud y el tiempo de actividad del sistema.
• DevOps: enfoque cultural/organizativo que unifica los equipos de desarrollo y operaciones para acelerar la entrega de software. Se basa en canalizaciones CI/CD.

Se complementan: DevOps acelera la implantación, mientras que AIOps garantiza la estabilidad tras la implantación.

¿Cómo implantar AIOps en mi organización?

Sigue estos pasos:

• Alineación con los objetivos empresariales: Priorice casos de uso como la reducción del tiempo de inactividad o la automatización de alertas.
• Integre fuentes de datos: Conecte registros, métricas y herramientas de supervisión a una plataforma central.
• Comience con MVPs: Pruebe la detección de anomalías o la emisión automática de tickets antes de ampliar.
• Garantizar la calidad de los datos: Limpie y valide las entradas de datos para obtener resultados de ML precisos.

Formar a los equipos: Perfeccione al personal informático en la interpretación de las perspectivas de la IA y la gestión de los flujos de trabajo automatizados.