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Por qué NetOps es un puente hacia AIOps
A medida que la infraestructura de TI se vuelve más compleja, los equipos de NetOps deben identificar formas de garantizar que sus redes permanezcan operativas y funcionen a niveles máximos. Una opción es AIOps.
Los equipos de operaciones de red, o NetOps, han utilizado tradicionalmente herramientas de supervisión del rendimiento para gestionar el estado y el rendimiento de las redes corporativas. Sin embargo, el crecimiento en el uso de la red combinado con implementaciones de red desagregadas ha llevado a muchos a buscar métodos alternativos de monitoreo del rendimiento, incluido el uso de IA para operaciones de TI o AIOps.
Este artículo compara los métodos de monitoreo de rendimiento tradicionales que se encuentran en las prácticas de NetOps y analiza por qué los equipos finalmente recurrirán a la adopción de AIOps.
¿Qué es NetOps?
NetOps se derivó de DevOps, un conjunto de principios de desarrollo de software de TI que se basan en la retroalimentación operativa para impulsar el rápido desarrollo e implementación de aplicaciones. El objetivo de DevOps es brindar servicios digitales más útiles, confiables y seguros a los usuarios finales.
Los principios de NetOps adoptan la naturaleza ágil de DevOps y la aplican a los procesos de gestión, crecimiento y escalabilidad dentro de las prácticas de gestión de red. Con esta metodología, las herramientas de NetOps recopilan automáticamente datos sobre el estado de la red. El personal de NetOps puede analizar los datos para tomar decisiones informadas sobre cómo ajustar los componentes de la red y lograr el mejor rendimiento de red posible.
NetOps se basa en gran medida en el uso de la automatización para agilizar la administración de redes y las tareas de solución de problemas. Estas automatizaciones aceleran el tiempo necesario para identificar áreas de la red que podrían modificarse para aumentar el rendimiento en áreas críticas. Los administradores de NetOps analizan manualmente estos datos recopilados y organizados para tomar decisiones informadas.
El siguiente paso en NetOps: IA
Si bien los principios de NetOps acentúan los avances en la agilidad del rendimiento de la red, la expansión hacia las nubes públicas y privadas y la computación perimetral han aumentado las complejidades generales. Esta creciente complejidad puede crear cuellos de botella durante la fase de análisis de red del proceso de NetOps.
Hasta hace poco, la única opción que tenían los tomadores de decisiones de TI para eliminar este cuello de botella era reforzar los niveles de personal del equipo de NetOps. Con un mayor número, más personas podrían ver datos de análisis de red que se traducirían en tareas procesables. Por lo tanto, la capacidad de realizar mejoras en el rendimiento de la red a menudo se ve contrarrestada por costos significativamente más altos necesarios para implementar dichas mejoras.
Para recuperar el equilibrio entre el dinero gastado y las ganancias de rendimiento alcanzables, ha surgido una segunda opción en forma de AIOps. Una IA puede analizar datos de salud de la red, utilizando herramientas con funcionalidad de análisis de datos integrada. Puede brindar consejos detallados y granulares sobre qué cambios en la red deben realizar los equipos para mejorar el rendimiento de toda la red o para las aplicaciones críticas para el negocio identificadas.
El personal de NetOps buscará herramientas AIOps o correrá el riesgo de quedarse atrás
A medida que más equipos de NetOps entiendan que el déficit de costo-beneficio de dedicar más recursos administrativos humanos al análisis del estado de la red es una propuesta perdedora, comenzarán a presionar por herramientas AIOps que reducirán significativamente la fase de análisis de datos del proceso.
La mayoría de los profesionales de NetOps se dan cuenta de que, a medida que se agregan más aplicaciones, servicios y dispositivos a la red –y conforme las redes se expandan más hacia varios bordes y nubes– la cantidad de datos de salud y rendimiento recopilados pronto será tan grande que abrumará a sus equipos. Por lo tanto, la capacidad de confiar en las herramientas AIOps que pueden analizar automáticamente los datos y brindar soluciones para los problemas de rendimiento de la red es algo que se volverá muy deseable.
