A inteligência artificial para operações de TI (AIOps) tornou-se um tema quente, muitas vezes descrito como o futuro da resiliência de TI. No entanto, muitas discussões terminam no nível da estratégia sem entrar em detalhes sobre como realmente construí-la. O valor real do AIOps vem da implementação de monitoramento preditivo que se integra às pilhas de monitoramento empresarial existentes, aplica o aprendizado de máquina aos dados operacionais e automatiza a análise e a resposta.
Este artigo fornece um mergulho profundo nessas mecânicas: integração de AIOps com ferramentas de monitoramento corporativo, construção de modelos de ML que aprendem com logs e telemetria do sistema e automatização da correlação de alertas para uma análise mais rápida da causa raiz. Ao longo do caminho, exploraremos pipelines de streaming de dados, modelos de detecção de anomalias e estruturas de automação que tornam o monitoramento preditivo acionável.
A maioria das empresas possui atualmente um ecossistema de ferramentas de monitoramento robustas, como Dynatrace ou AppDynamics para desempenho de aplicativos, Splunk ou ELK para logs e Prometheus para métricas. A boa notícia? Nenhum deles é substituído por AIOps. Isso os estica.
