La inteligencia artificial para operaciones de TI ( AIOps ) es un término acuñado por Gartner en 2016 como una categoría de la industria para la tecnología de análisis de aprendizaje automático que mejora el análisis de operaciones de TI . [1] AIOps [2] es el acrónimo de "Operaciones de TI algorítmicas". [3] [4] [5] Tales tareas de operación incluyen automatización, monitoreo de desempeño y correlaciones de eventos, entre otras. [6] [7]
Hay dos aspectos principales de una plataforma AIOps: aprendizaje automático y big data . Para recopilar datos de observación y datos de participación que se pueden encontrar dentro de una plataforma de big data y que requieren un cambio de los datos de TI segregados por secciones, se implementa una estrategia holística de aprendizaje automático y análisis contra los datos de TI combinados. [8]
El objetivo es permitir la transformación de TI [9] , recibir información continua que proporcione soluciones y mejoras continuas a través de la automatización. Esta es la razón por la que AIOps puede verse como CI / CD para las funciones básicas de TI. [10]
Dada la naturaleza inherente de las operaciones de TI que están estrechamente vinculadas a la implementación de la nube y la gestión de aplicaciones distribuidas, AIOps ha llevado cada vez más a la fusión del aprendizaje automático y la investigación en la nube . [11] [12]
Referencias
- ^ Jerry Bowles (28 de enero de 2020). "AIOps y garantía de servicio en la era de la transformación digital" . Diginomica.
- ^ "Las operaciones algorítmicas de TI impulsan el negocio digital: Gartner - CXOtoday.com" . Cxotoday.com . Archivado desde el original el 28 de enero de 2018 . Consultado el 28 de enero de 2018 .
- ^ "Guía de mercado para plataformas AIOps" . Gartner . Consultado el 28 de enero de 2018 .
- ^ "Enfoque integral de la inteligencia artificial para la transformación de las operaciones de TI" (PDF) . Deloitte . Consultado el 28 de enero de 2018 .
- ^ "ITOA a AIOps: la próxima generación de análisis de redes" . TechTarget . Consultado el 28 de enero de 2018 .
- ^ "Introducción a las AIOps" . El registro . Consultado el 28 de enero de 2018 .
- ^ "AIOps - El tipo de 'AI' sin nada artificial - Dataconomy" . Dataconomy.com . Consultado el 28 de enero de 2018 .
- ^ "AIOps: Gestión de la segunda ley de operaciones de TI - DevOps.com" . devops.com . 22 de septiembre de 2017 . Consultado el 24 de enero de 2018 .
- ^ "¿Qué es AIOps o inteligencia artificial para operaciones de TI? 10 casos de uso comunes de AIOps" .
- ^ Harris, Richard. "Explicando qué es AIOps y por qué es importante para los desarrolladores" . appdevelopermagazine.com . Consultado el 24 de enero de 2018 .
- ^ Masood, Adnan; Hashmi, Adnan (2019), Masood, Adnan; Hashmi, Adnan (eds.), "AIOps: Análisis predictivo y aprendizaje automático en operaciones", Recetas de computación cognitiva: Soluciones de inteligencia artificial que utilizan Microsoft Cognitive Services y TensorFlow , Apress, págs. 359–382, doi : 10.1007 / 978-1- 4842-4106-6_7 , ISBN 978-1-4842-4106-6
- ^ Duc, Thang Le; Leiva, Rafael García; Casari, Paolo; Östberg, Per-Olov (septiembre de 2019). "Métodos de aprendizaje automático para el aprovisionamiento confiable de recursos en la computación Edge-Cloud: una encuesta" . Computación ACM. Surv . 52 (5): 94: 1–94: 39. doi : 10.1145 / 3341145 . ISSN 0360-0300 .