No passado, as organizações com maior maturidade digital usavam a automação para executar scripts com base em objetivos empresariais e operacionais bem definidos, a fim de alterar configurações e implementar ajustes em políticas. A introdução da IA generativa tornou essa abordagem praticamente obsoleta, e agora o novo objetivo é alcançar um sistema mais autônomo.
Essa é a conclusão a que cheguei após ler recentemente o Estado da Otimização da Nuvem 2024, da Intel, segundo o qual “60% dos entrevistados consideram a natureza autônoma das ferramentas de otimização muito ou extremamente importante.”
Se você está se perguntando o que são ferramentas de otimização, elas estão relacionadas aos custos e, mais especificamente, à principal prioridade para 2024: “reduzir os custos de nuvem”.
Basicamente, FinOps.
Mas a autonomia não se resume a reduzir custos na nuvem. Ela também envolve eliminar o trabalho operacional repetitivo e aproveitar o poder da IA generativa para executar de forma autônoma a otimização da entrega e da segurança.
Quando questionados sobre o principal benefício que esperavam obter da IA generativa, a resposta mais frequente, tanto para segurança de aplicações quanto para entrega, foi a realização de ajustes autônomos.
- Segurança: ajuste automático das políticas de segurança e geração de configurações de segurança com base nas ameaças detectadas
- Entrega: ajuste automaticamente as políticas de aplicativos e APIs com base em objetivos de nível de serviço (SLOs) para otimizar a entrega
Em outras palavras, as empresas estão recorrendo à IA generativa para elevar o nível das estratégias de automação, passando de scripts automatizados para o ajuste autônomo e a geração de políticas destinadas a gerenciar objetivos de segurança, desempenho e controle de custos.
O estado da automação
Operações mais autônomas podem parecer um tanto futuristas e inalcançáveis, mas os níveis atuais de automação nas empresas são, na verdade, bastante impressionantes. Isso é ainda mais evidente quando se considera o estágio em que as organizações estavam em sua jornada de automação no ano passado.
No final de 2022, a maioria (52,5%) das organizações ainda adotava estratégias de automação híbrida. Elas usavam scripts para fazer alterações de configuração e aplicar políticas, mas executavam esses scripts manualmente. Apenas cerca de um quarto (25,4%) usava sistemas para iniciar scripts, e nada menos que 21,9% não usavam nenhum tipo de automação.
Avançando para o final de 2023, a maioria das organizações já havia feito um progresso incrível em sua jornada de automação.
Neste ano, menos de uma em cada dez organizações (8,2%) ignorava a automação, e o percentual de organizações que alcançaram o nível mais alto de maturidade (automatizado) quase dobrou.
Mas você vai notar que meu prático gráfico tem um novo objetivo: autônomo.
E isso acontece porque a IA generativa surgiu e mostrou que a meta de operações totalmente autônomas não só era possível, como também alcançável. Isso porque a IA generativa pode alucinar quando recebe perguntas abertas, mas apresenta um bom desempenho quando se concentra na geração de conteúdo estruturado — como configurações e código com esquemas bem definidos e especificações de sintaxe. E, quanto mais faz isso, melhor fica. De certa forma, ela aprende e pode se tornar tão proficiente na geração das políticas e configurações certas para ajustar a infraestrutura e os serviços de aplicativos a fim de atender aos objetivos de nível de serviço definidos.
E, com base em nossa pesquisa, as organizações querem alcançar esse objetivo. Provavelmente porque os benefícios que elas estão obtendo com seus esforços de automação são maiores quando a automação é aproveitada de forma mais abrangente.
Mas toda essa automação precisa ser orientada por algo. Algo concreto. Algo mensurável. Algo que permita agir.
Esse algo são os dados. Telemetria, mais especificamente, gerados pelos sistemas e serviços que dão suporte aos aplicativos e às APIs que as organizações querem garantir que sejam rápidos, estejam disponíveis e sejam seguros.
É por isso que, quando falamos sobre as seis principais capacidades técnicas de que as organizações precisam para acelerar a transformação digital, a automação e a observabilidade são reunidas em um único domínio. Isso porque a primeira sem a segunda não passa de mera suposição, enquanto a segunda sem a primeira deixa de aproveitar a oportunidade de concretizar a visibilidade que as organizações almejam há décadas.
E todos esses dados, toda essa telemetria, também podem alimentar os mecanismos de IA preditiva que os analisarão e produzirão insights acionáveis para que a IA generativa possa utilizá-los para ajustar configurações e políticas de forma autônoma.
Ah, sim. Agora tudo está se encaixando. AIOps é a próxima evolução da automação, e tudo isso graças à IA generativa.
Sobre o autor
Lori MacVittie é engenheira distinta e evangelista-chefe no Escritório do CTO da F5, com ampla experiência em entrega de aplicações, estratégia de automação e infraestrutura. Ela é conhecida por transformar complexidade em clareza, seja definindo diretrizes para agentes de IA, analisando arquiteturas multinuvem frágeis ou investigando os limites de sistemas escaláveis. Ela acumula mais de trinta anos de experiência no setor, abrangendo desenvolvimento de aplicações, arquitetura de TI e operações de redes e sistemas. Antes de ingressar na F5, atuou como editora de tecnologia e recebeu diversos prêmios. MacVittie tem mestrado em Ciência da Computação e é uma autora prolífica, com publicações que abrangem segurança, nuvem e arquitetura empresarial. Ela também é uma entusiasta de jogos de tabuleiro e videogames, além de ter opiniões assumidamente fortes sobre queijos.
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