IA e observabilidade: Como a Inteligência Artificial está transformando a gestão de TI

A gestão de TI tem evoluído rapidamente com o avanço das tecnologias emergentes, entre elas a Inteligência Artificial (IA) e a observabilidade, que têm desempenhado um papel crucial nessa transformação.  

A observabilidade, com o auxílio da IA, proporciona uma visão profunda e contínua sobre o desempenho e a saúde dos sistemas de TI, permitindo uma detecção proativa de problemas e uma resolução mais eficiente. 

A IA está revolucionando a observabilidade ao introduzir análises avançadas, automação e capacidades preditivas para operações de TI. A observabilidade tradicional fornece visibilidade em sistemas, mas a IA eleva isso ao analisar dados de forma inteligente para prever e prevenir problemas antes que eles surjam. 

O que é observabilidade? 

Observabilidade, segundo nossa parceira Red Hat, se refere à capacidade de monitorar, medir e entender o estado de um sistema ou aplicativo examinando suas saídas, logs e métricas de desempenho. Em sistemas de software modernos e computação em nuvem, a observabilidade desempenha um papel cada vez mais fundamental para garantir a confiabilidade, o desempenho e a segurança de aplicativos e infraestrutura. 

A importância da observabilidade cresceu devido à crescente complexidade dos sistemas de software, à ampla adoção de microsserviços e à crescente dependência de arquiteturas distribuídas. 

A observabilidade permite que as equipes de operações monitorem métricas do sistema e configurem alertas para comportamento anormal. Por exemplo, elas podem monitorar o uso da CPU, o uso da memória e o tráfego de rede para detectar picos de desempenho ou gargalos de recursos.  

Usando ferramentas de monitoramento e visualização em tempo real, as equipes de operações podem rastrear a integridade dos sistemas distribuídos, identificar o impacto de eventos específicos no comportamento do sistema e responder prontamente para mitigar quaisquer problemas. 

Como funciona a observabilidade? 

A diferença entre observabilidade e monitoramento, segundo especialistas da IBM, é que apesar de ambos os modelos usarem os mesmos tipos de dados, o monitoramento é mais reativo e a observabilidade é mais proativa e investigativa. 

As plataformas de observabilidade descobrem e coletam dados de desempenho continuamente, integrando-se à instrumentação existente incorporada aos componentes de aplicações e infraestrutura e fornecendo ferramentas para adicionar instrumentação a esses componentes.  

A observabilidade se concentra em quatro principais pilares: 

• Logs: os logs são registros granulares, com carimbo de data/hora, completos e imutáveis de eventos das aplicações. Entre outras coisas, os logs podem ser usados para criar um registro de alta fidelidade, milissegundo por milissegundo, de cada evento, completo com o contexto circundante. Os desenvolvedores podem usar esses logs para “reprodução”, para fins de solução de problemas e depuração. 

• Métricas: as métricas (às vezes chamadas de métricas de séries temporais) são medidas fundamentais da integridade das aplicações e do sistema em um determinado período de tempo. As métricas avaliam, por exemplo, quanta memória ou capacidade de CPU uma aplicação usa em um período de cinco minutos ou quanta latência uma aplicação experimenta durante um pico de uso. 

• Rastreamentos: os rastreamentos registram a “jornada” de ponta a ponta de cada solicitação do usuário, desde a interface do usuário ou o aplicativo móvel, passando por toda a arquitetura distribuída e de volta ao usuário. 

• As dependências (também chamadas de mapas de dependências) revelam como cada componente das aplicações depende de outros componentes, aplicações e recursos de TI. 

A sinergia entre IA e observabilidade 

A integração da IA na observabilidade faz com que as empresas consigam ir além da simples coleta de dados, automatizando processos que antes eram manuais e lentos. 

Confira alguns desses aprimoramentos: 

Análise preditiva 

Uma das maneiras mais impactantes em que IA e observabilidade se interconectam é através da análise preditiva. Ao usar algoritmos de machine learning, as ferramentas de observabilidade podem analisar padrões históricos dos dados de performance e prever falhas antes que elas ocorram. Isso permite que as equipes de TI realizem manutenções preventivas, reduzindo o tempo de inatividade e melhorando a confiabilidade dos serviços. 

Análise de causa raiz aprimorada 

A automação não lida apenas com tarefas de rotina; ela também se destaca em análises complexas de causa raiz. Algoritmos de aprendizado de máquina, técnicas de detecção de anomalias e análises preditivas permitem que sistemas automatizados identifiquem padrões e anomalias que operadores humanos podem não perceber.  

Essa análise automatizada não apenas acelera o processo de identificação da causa raiz, mas também melhora a precisão da detecção de problemas, resultando em tempos de resolução mais rápidos, avaliando: 

• Qual é a saúde geral da minha solução? 

• Qual é a causa raiz dos erros e defeitos? 

• Quais são os gargalos de desempenho? 

• Quais desses problemas podem impactar a experiência do usuário? 

Ações automatizadas 

Através do uso de bots e scripts inteligentes, as equipes de TI podem automatizar processos que consomem muito tempo – como a correção de problemas comuns – permitindo que os profissionais foquem em tarefas mais estratégicas. A IA pode orquestrar ações corretivas automaticamente, minimizando a necessidade de intervenção humana em situações de falha. 

Em vez de depender apenas de thresholds definidos manualmente, que podem não ser eficazes em sistemas complexos, as soluções de IA conseguem aprender o comportamento normal de um sistema. Isso significa que, se um comportamento fora do padrão for detectado, o sistema pode sinalizar imediatamente a equipe, possibilitando uma resposta rápida e eficiente. Além disso, a IA pode até sugerir soluções baseadas em dados históricos. 

Minimizando o erro humano 

O erro humano é um risco inerente à observação e interpretação manual. A automação minimiza esse risco ao executar tarefas de forma consistente e precisa. Isso reduz a probabilidade de inconsistências e descuidos que podem levar a problemas críticos. 

Nesse novo cenário, a integração da IA a ferramentas e processos de observabilidade está moldando a maneira como as organizações implementam e gerenciam suas operações de TI. A Inteligência Artificial não apenas aprimora a capacidade das equipes de TI de monitorar o desempenho de sistemas e aplicações, mas também transforma a forma como as empresas reagem e se adaptam a um ambiente tecnológico que precisa evoluir constantemente para atender a novas demandas. 

Integrar a IA na estratégia de observabilidade não é apenas uma tendência; é uma necessidade para as empresas que desejam se manter competitivas em um mundo repleto de desafios técnicos e exigências de qualidade.  

Para aqueles que ainda não adotaram essa abordagem, agora é o momento ideal para explorar como a IA pode elevar a observabilidade e revolucionar suas operações de TI.  

Entre em contato com a Faiston e prepare-se para transformar sua gestão de TI com soluções de IA e observabilidade que proporcionam não apenas eficiência, mas também uma nova era de inovação e inteligência operacional.