AIOPS
Atualmente existe hype incrível sobre o uso de inteligência artificial, para se mostrar moderno todos os produtos estão precisando ter um pezinho na AI. Na área de DEVOPS, como é uma área que constantemente busca por melhorar a qualidade e velocidade nas entregas de software, não poderia ser diferente.
Desde de 2009 tenho tido a oportunidade de acompanhar as mudanças nos modelos DEVOPS de trabalho, hoje vejo que os desafios estão ficando mais complexos, as equipes precisam saber como lidar com o volume crescente de dados, a complexidade das infraestruturas modernas e a necessidade de dar respostas em tempo real. Nesse momento vejo um crescente uso das técnicas de AIOPS, fazendo a fusão de inteligência artificial (IA) e operações de TI (OPS)
O que é AIOPS
O conceito de AIOPS surgiu como uma resposta à crescente complexidade dos ambientes de TI modernos. À medida que as empresas adotavam práticas DEVOPS e implantavam infraestruturas cada vez mais dinâmicas e distribuídas, surgiu a necessidade de uma abordagem automatizada e inteligente para gerenciar e monitorar esses sistemas complexos. A AIOPS começou a ganhar destaque no início dos anos 2000, à medida que a IA se tornava mais acessível e as empresas começavam a explorar seu potencial para resolver desafios operacionais.
Como as equipes DevOps podem usar AIOPS
As equipes DevOps podem se beneficiar das técnicas de AIOPS para lidar com a escala e a complexidade dos ambientes de TI modernos, automatizando tarefas repetitivas e identificando problemas de forma proativa. Além disso, a AIOPS pode oferecer uma grande vantagem em monitoramento em tempo real, permitindo que as equipes identifiquem e resolvam problemas de maneira mais rápida e eficiente. Isso resulta em uma maior disponibilidade e confiabilidade dos serviços, reduzindo o tempo de down time das aplicações.
Finalidade de uso de AIOPS
No meu atual papel eu tenho buscado formas mais eficientes de gerenciar as aplicações e durante as minhas pesquisas tenho visto um crescente uso da AIOPS nas seguintes áreas:
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Monitoramento e Análise Preditiva: Utilização de algoritmos de machine learning para analisar dados de monitoramento e prever problemas antes que eles ocorram.
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Automação Inteligente: Automação de tarefas operacionais, como provisionamento de recursos e escalonamento, com base em códigos gerados pela IA.
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Correlação de Dados: Identificação de padrões e correlações em grandes volumes de dados de diferentes fontes para uma melhor compreensão do ambiente operacional.
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Resolução Automatizada de Problemas: Implementação de ações corretivas automatizadas em resposta a eventos identificados pela AIOPS.
E o futuro do DEVOPS, como fica?
As coisas vão mudar. Por muito tempo DevOps foi a mudança implementada para se utilizar novas formas de trabalho nos ambientes corporativos. Agora está chegando a hora do DevOps mudar também, o futuro da AIOPS na área de DEVOPS é promissor. À medida que a IA continua a evoluir e se tornar mais sofisticada, podemos esperar mudanças significativas nas habilidades e capacidade das equipes DEVOPS de gerenciar e operar infraestruturas complexas de forma eficiente.
A AIOPS não apenas ajudará as organizações a otimizar as operações existentes, mas também abrirá caminho para novas oportunidades, como a automação de processos de desenvolvimento e implantação contínua de testes, muitos testes e a integração de IA em todo o ciclo de vida do desenvolvimento de software.
Particularmente eu vejo um futuro bem promissor no uso de AIOPS em conjunto com a disciplina de observabilidade, à medida que as infraestruturas de TI se tornam cada vez maiores, mais dinâmicas e distribuídas, as abordagens tradicionais de observabilidade estão precisando dar respostas em tempo real. É nesse ponto que eu vejo o bom uso da AIOPS com as possibilidades de uso de análise preditiva avançada, detecção proativa de anomalias entre outros.
Abraços!
Vida longa e próspera a todos!!
Referências
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