Qué significa el crecimiento de las soluciones AIops para la empresa

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Sin exagerar, la transformación digital avanza a una velocidad vertiginosa y el veredicto es que solo avanzará más rápido. Según Gartner, cada vez más organizaciones migrarán a la nube, adoptarán la computación perimetral y aprovecharán la inteligencia artificial (IA) para los procesos comerciales.

Impulsar este viaje rápido y salvaje son los datos, razón por la cual para muchas empresas, datos -en sus diversas formas- es uno de sus bienes más preciados. Como las empresas ahora tienen más datos que nunca, administrarlos y aprovecharlos para lograr eficiencia se ha convertido en una preocupación importante. La principal de estas preocupaciones es la insuficiencia de los marcos tradicionales de gestión de datos para manejar las crecientes complejidades de un clima empresarial orientado a lo digital.

Las prioridades han cambiado: los clientes ya no están satisfechos con los centros de datos inmóviles tradicionales y ahora están migrando a centros de alta potencia, bajo demanda y multinube. De acuerdo a La encuesta Forrester De 1039 profesionales internacionales de desarrollo y entrega de aplicaciones, el 60 % de los encargados de la toma de decisiones y la tecnología utilizan multicloud, una cifra que se espera que aumente al 81 % en los próximos 12 meses. Pero quizás lo más importante de la encuesta es que “el 90% de los usuarios de multinube que respondieron dicen que les está ayudando a lograr sus objetivos comerciales”.

Gestione las complejidades de los centros de datos multinube

Gartner También informa que la implementación de multinube empresarial se ha generalizado tanto que, al menos hasta 2023, “los 10 proveedores de nube pública más grandes controlarán más de la mitad del mercado total de nube pública”.

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Pero eso no es todo: los clientes también buscan centros de datos multinube periféricos, privados o híbridos que ofrezcan una visibilidad integral de la pila de tecnología en toda la empresa y la correlación de dominio de los componentes de la infraestructura de TI. Aunque justificadas, estas características tienen una gran complejidad.

Por lo general, nivel tras nivel de configuraciones entre dominios caracterizan el entorno multinube. Sin embargo, a medida que las nuevas capacidades de computación en la nube ingresan a la corriente principal, se necesitan nuevos niveles, lo que complica un sistema ya complejo.

Esto se vuelve aún más complejo con el despliegue de la red 5G y los centros de datos periféricos para respaldar las crecientes demandas basadas en la nube de un clima global posterior a la pandemia. Anunciando lo que muchos han llamado “una nueva ola de centros de datos”, esta reconstrucción crea complejidades aún mayores que ejercen una enorme presión sobre los modelos operativos tradicionales.

El cambio es necesario, pero considerando que el más mínimo cambio en una de las capas de infraestructura, seguridad, red o aplicación podría causar efectos mariposa a gran escala, los equipos de TI corporativos deben lidiar con el hecho de que no pueden hacerlo solos.

AIops como solución a la complejidad de las múltiples nubes

Andy Thurai, vicepresidente y analista principal de Constellation Research Inc., también confirmado este. Para él, la naturaleza aislada de la gestión de operaciones multinube ha llevado a la creciente complejidad de las operaciones de TI. ¿Su solución? IA para operaciones de TI (AIops), una categoría de la industria de IA acuñada por una firma de investigación tecnológica Gartner en 2016.

Definido oficialmente por Gartner como “la combinación de big data y ML [machine learning] en la automatización y mejora de los procesos operativos de TI, “las capacidades de detección, monitoreo y análisis de AIops le permiten analizar de manera inteligente innumerables componentes dispares del centro de datos para brindar una transformación integral de sus operaciones.

Para 2030, el aumento en los volúmenes de datos y el aumento resultante en la adopción de la nube habrán contribuido a proyectado Tamaño del mercado global de AIops de $ 644.96 mil millones. Esto significa que las empresas que esperan cumplir con los requisitos de velocidad y escalabilidad de las crecientes expectativas de los clientes deben recurrir a AIops. De lo contrario, corren el riesgo de una mala gestión de los datos y la consiguiente disminución del rendimiento empresarial.

Esta necesidad crea una demanda de modelos operativos integrales y holísticos para la implementación de AIops, y aquí es donde Cloudfabrix ingresar.

AIops como solución de análisis modular

Inspirado por ayudar a las empresas a facilitar la adopción de una estrategia automatizada y de inteligencia artificial basada en datos en todas partes, Cloudfabrix anunció hoy la disponibilidad de su nuevo modelo operativo AIops. Cuenta con análisis componibles basados ​​​​en personas, observabilidad de datos y canalizaciones AI / ML, y capacidades de flujo de trabajo para resolver incidentes. El anuncio se produce inmediatamente después de su reciente lanzamiento de lo que describe como “la primera tecnología de tejido de automatización de datos robóticos (RDAF) del mundo que unifica AIops, automatización y observabilidad”.

Identificado como la clave para la escalabilidad de la IA, el análisis componible ofrece a las empresas la oportunidad de organizar su infraestructura de TI mediante la creación de subcomponentes a los que se puede acceder y entregar a máquinas remotas a voluntad. En el nuevo modelo operativo AIops de Cloudfabrix se incluye la integración de análisis componibles con paneles y canalizaciones componibles.

Al ofrecer una vista de 360 ​​grados de fuentes y tipos de datos dispares, los tableros componibles de Cloudfabrix incluyen tableros basados ​​en personas que se pueden configurar en el campo, visibilidad centralizada para equipos de plataforma y tableros de KPI para operaciones de desarrollo empresarial.

Shailesh Manjrekar, vicepresidente de inteligencia artificial y marketing de Cloudfabrix, señaló en un artículo publicó en Forbes que la única forma en que AIops puede procesar todo tipo de datos para mejorar su calidad y obtener información única es a través de canalizaciones de observabilidad en tiempo real. Esta posición se reitera en la adopción de Cloudfabrix no solo de canalizaciones componibles, sino también de canalizaciones de observabilidad sintética en sus flujos de trabajo de corrección de incidentes.

En este resumen se simulan fallas probables para monitorear el comportamiento de la tubería y entender las causas probables y sus soluciones. En el flujo de trabajo de corrección de incidentes del modelo también se incluye el motor de recomendación, que aprovecha el comportamiento aprendido del metastore operativo y el análisis NLP para recomendar acciones de remediación claras para las alertas priorizadas.

Para dar una idea del alcance, el CEO de Cloudfabrix, Raju Datla, dijo que el lanzamiento de su análisis componible está “centrado únicamente en las personas de BizDevOps en mente y transformando su experiencia de usuario y confianza en las operaciones de IA”.

Agregó que el lanzamiento “también se enfoca en la automatización, integrando a la perfección los flujos de trabajo de AIops en el modelo operativo y generando confianza en la automatización de datos y las canalizaciones de observabilidad al simular errores sintéticos antes del lanzamiento de la producción”. Algunos de esos personajes operativos para los que se diseñó este modelo incluyen cloudops, bizops, GitOps, finops, devops, DevSecOps, Exec, ITops y serviceops.

Fundada en 2015, Cloudfabrix se especializa en permitir que las empresas construyan negocios autónomos con soluciones de TI impulsadas por IA. Si bien la empresa de software con sede en California se presenta como un proveedor líder de plataformas AIops centradas en datos, no carece de competencia, especialmente con competidores como Watson AIops, Moogsoft, Splunk y otros de IBM.

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