Consiste en la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático y análisis de datos para establecer capacidades de remediación proactivas y automatizadas que ayuden a los equipos de TI a ofrecer experiencias superiores al cliente, al tiempo que muestran avances fundamentales en escala y eficiencia. Los procesos que permiten que los equipos de TI tomen decisiones más rápidas y precisas, y que respondan a los incidentes de la red y de los sistemas con mayor rapidez.
AIOps analiza y consolida datos de varias fuentes. Además, observa y aprende detalles del entorno y ofrece evaluaciones basadas en la calidad de experiencia general. Por tanto, AIOps es capaz de correlacionar diferentes actividades de red para identificar y resolver los problemas antes de que los usuarios finales o el personal de operaciones de TI puedan percibirlos.
AIOps brinda análisis de causa raíz para los problemas a medida que ocurren, o antes, en función de algoritmos con aprendizaje automático y datos contextualizados. Como si todo eso no fuera poco, democratiza la capacidad de resolver problemas entre los distintos profesionales de TI del equipo, lo que optimiza la eficiencia de las operaciones en general dentro de ese departamento.
AIOps incrementa la eficiencia y el rendimiento de las aplicaciones y los servicios. Las organizaciones que usan AIOps como parte de su infraestructura automatizada y sus flujos de trabajo operativos observan grandes mejoras, tanto en la seguridad y los tiempos de respuesta ante incidentes como en las compras de infraestructura.
Dado que AIOps aprovecha el big data, el análisis y el aprendizaje automático para proporcionar información y permitir la corrección autónoma, ya no es necesario que las operaciones de TI dependan de las personas, en este caso para aquellas tareas de administración que requieren de infraestructura o software avanzado. Las soluciones de AIOps están diseñadas para mejorar y reemplazar parcialmente todas las funciones primarias de operaciones de TI, incluida la disponibilidad y la monitorización del rendimiento, la correlación de eventos y su análisis, así como la gestión y automatización de servicios de TI.
AIOps se usa generalmente en empresas que usan DevOps o computación en la nube y en empresas grandes y complejas. Ayudando a los equipos que usan un modelo DevOps al brindarles a los equipos de desarrollo información adicional sobre su entorno de TI, lo que luego les brinda a los equipos de operaciones más visibilidad de los cambios en la producción.
AIOps también eliminará muchos de los riesgos involucrados en las plataformas de nube híbrida al ayudar a los operadores en toda su infraestructura de TI. En muchos casos, AIOps puede ayudar a cualquier gran empresa que tenga un amplio entorno de TI. Ser capaz de automatizar procesos, reconocer problemas en un entorno de TI antes y ayudar a suavizar las comunicaciones entre equipos ayudará a la mayoría de las grandes empresas con entornos de TI extensos o complicados.
¿Te interesa implementar este tipo de tecnología en tus procesos?, trabajamos con todo tipo de tecnología, Ponte en contacto con nosotros ¡Es momento de elevar tus procesos!
Consiste en la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático y análisis de datos para establecer capacidades de remediación proactivas y automatizadas que ayuden a los equipos de TI a ofrecer experiencias superiores al cliente, al tiempo que muestran avances fundamentales en escala y eficiencia. Los procesos que permiten que los equipos de TI tomen decisiones más rápidas y precisas, y que respondan a los incidentes de la red y de los sistemas con mayor rapidez.
AIOps analiza y consolida datos de varias fuentes. Además, observa y aprende detalles del entorno y ofrece evaluaciones basadas en la calidad de experiencia general. Por tanto, AIOps es capaz de correlacionar diferentes actividades de red para identificar y resolver los problemas antes de que los usuarios finales o el personal de operaciones de TI puedan percibirlos.
AIOps brinda análisis de causa raíz para los problemas a medida que ocurren, o antes, en función de algoritmos con aprendizaje automático y datos contextualizados. Como si todo eso no fuera poco, democratiza la capacidad de resolver problemas entre los distintos profesionales de TI del equipo, lo que optimiza la eficiencia de las operaciones en general dentro de ese departamento.
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Dado que AIOps aprovecha el big data, el análisis y el aprendizaje automático para proporcionar información y permitir la corrección autónoma, ya no es necesario que las operaciones de TI dependan de las personas, en este caso para aquellas tareas de administración que requieren de infraestructura o software avanzado. Las soluciones de AIOps están diseñadas para mejorar y reemplazar parcialmente todas las funciones primarias de operaciones de TI, incluida la disponibilidad y la monitorización del rendimiento, la correlación de eventos y su análisis, así como la gestión y automatización de servicios de TI.
AIOps se usa generalmente en empresas que usan DevOps o computación en la nube y en empresas grandes y complejas. Ayudando a los equipos que usan un modelo DevOps al brindarles a los equipos de desarrollo información adicional sobre su entorno de TI, lo que luego les brinda a los equipos de operaciones más visibilidad de los cambios en la producción.
AIOps también eliminará muchos de los riesgos involucrados en las plataformas de nube híbrida al ayudar a los operadores en toda su infraestructura de TI. En muchos casos, AIOps puede ayudar a cualquier gran empresa que tenga un amplio entorno de TI. Ser capaz de automatizar procesos, reconocer problemas en un entorno de TI antes y ayudar a suavizar las comunicaciones entre equipos ayudará a la mayoría de las grandes empresas con entornos de TI extensos o complicados.
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