No momento, um dos termos mais em alta é AIOps. Ele é usado para descrever desde tecnologias habilitadoras — plataformas de dados operacionais e análise — até as ferramentas necessárias para automatizar respostas, ou seja, automação.
Com muita frequência, o termo AIOps é confundido com apenas uma dessas tecnologias, quando, na verdade, AIOps é uma abordagem abrangente para operações, com o objetivo exclusivo de viabilizar aplicações adaptativas. Ou seja, aplicações que se adaptam às condições para manter a disponibilidade, otimizar o desempenho e garantir a segurança.
De fato, AIOps não se resume à automação. Também não se trata apenas de telemetria (dados operacionais) ou de insights revelados pelo aprendizado de máquina.
Definitivamente, não se trata de eliminar postos de trabalho. O AIOps é cada vez mais importante como um multiplicador de força, permitindo que uma equipe operacional de tamanho viável gerencie o portfólio crescente de uma empresa digital.
No que diz respeito às operações, a IA permite que elas ampliem sua escala, garantam a segurança e entreguem com eficiência o crescente portfólio de serviços e produtos digitais necessários para que as empresas atuem em um mundo no qual o digital é o padrão. As operações precisam do auxílio de máquinas por dois motivos:
- As organizações já relatam aumentos impressionantes na escassez de competências relacionadas à automação no último ano (2020 → 2021). Aumentar o número de pessoas para tentar resolver o problema nunca foi uma boa solução, mas está cada vez mais difícil não apenas encontrar as pessoas certas, como também encontrar pessoas com as competências necessárias.
- Os portfólios — incluindo serviços que fornecem segurança e entrega — estão cada vez mais distribuídos entre a nuvem, o núcleo e a borda. Nossa pesquisa anual mostra uma distribuição significativa entre todos os locais de implantação possíveis, com a borda já sendo usada por 9% das aplicações e 26% dos serviços de entrega e segurança.
Mesmo com abordagens operacionais modernas (SRE, nuvem), as mudanças introduzidas pelas operações ainda são conduzidas principalmente por seres humanos. As decisões operacionais são tomadas por pessoas, codificadas por pessoas e colocadas em produção por pessoas. Assim como as aplicações desenvolvidas com metodologias ágeis acabaram entrando em conflito com modelos de implantação transacionais (tradicionais) para fornecer serviços digitais, nossos modelos são híbridos. As alterações de configuração são comunicadas de forma bastante transacional, com pessoas preenchendo um “formulário” e enviando-o, em seguida, a um sistema automatizado para implantação.
Não é de surpreender que 63% dos executivos afirmem que há processos manuais demais envolvidos na configuração da infraestrutura de pipelines. Nossa própria pesquisa de 2021 constatou que uma porcentagem preocupantemente baixa de organizações opera atualmente sua infraestrutura e suas aplicações usando práticas de SRE. Ainda assim, a automação desses processos seria preferível para os líderes de TI e de negócios. Os recursos técnicos já existem. Os sistemas são capazes de ingerir e processar dados pertinentes e, em seguida, formular uma política adequada. Somada à capacidade de implementar essas políticas por meio de APIs que ajustam as condições operacionais, a automação dos processos manuais restantes em um pipeline que, de resto, é contínuo está perfeitamente ao nosso alcance.
No entanto, a capacidade de adaptação automática exige mudanças significativas em toda a área de TI. Ela não pode ser simplesmente incorporada, como tentamos fazer no passado. Por exemplo, para atender à necessidade de telemetria, há muito tempo dependemos de soluções tradicionais de monitoramento que exigem agentes e simulação. Essa abordagem gera uma sobrecarga inaceitável em termos de custos operacionais e tempo quando as cargas de trabalho são migratórias e, no caso dos contêineres, efêmeras. A instrumentação nativa em infraestruturas, plataformas e aplicações deve ser a norma para viabilizar uma arquitetura adaptativa em tempo real.
Da mesma forma, temos visto iniciativas e soluções de segurança falharem em impedir ataques emergentes, pois muitas vezes são medidas paliativas implementadas somente após a descoberta da ameaça. A segurança nativa e uma governança abrangente são necessárias para garantir que as medidas de segurança possam se adaptar à ameaça constante representada por ataques em evolução.
Portanto, é necessário evoluir as operações. Um modelo operacional híbrido não será escalável o suficiente para atender a uma empresa totalmente digitalizada. A interferência causada pela dependência de decisões e tarefas manuais, conduzidas por pessoas, em um sistema automatizado impossibilita prever o tempo necessário para implementar mudanças e introduz o risco de erro humano.
Para solucionar essa ineficiência e mitigar o risco, é necessária uma abordagem mais adaptável à arquitetura. Uma abordagem concebida para permitir que as aplicações cresçam, diminuam, se defendam e se recuperem conforme necessário, com pouca ou nenhuma intervenção humana.
Imagine: uma empresa que, como um organismo vivo, se adaptará naturalmente ao ambiente. Seus produtos e serviços crescerão, encolherão, se defenderão e se recuperarão conforme necessário. Esse é o futuro da empresa baseada em IA.
—Geng Lin, CTO da F5
A característica que define a próxima evolução das operações é a adaptabilidade, e nós a chamamos de Aplicativos Adaptáveis.
Aplicações Adaptáveis não são um produto. Não podem ser compradas em uma caixa e implantadas em um servidor. Trata-se de uma abordagem arquitetural para reformular as operações, com foco em viabilizar a adaptabilidade da organização digital. Em outras palavras, das aplicações e dos serviços que hoje são a face digital dos negócios.
Essa não é uma mudança pequena. A disrupção causada pela primeira onda da Internet, quando as organizações correram para “entrar na Internet”, acontecerá novamente à medida que elas avançarem rumo a uma operação totalmente digital. Dados operacionais devem ser gerados por todos os sistemas envolvidos (instrumentação) e incorporados a uma plataforma de dados consolidada, na qual o aprendizado de máquina os analisará para revelar relações e padrões ocultos que resultem em insights e informações essenciais para a segurança, a disponibilidade e o desempenho de aplicações e serviços digitais. Essas informações e esses insights devem, então, promover mudanças na infraestrutura, nas aplicações e nos sistemas, ajustando automaticamente políticas e configurações para impedir ataques, solucionar falhas e otimizar o desempenho.
Esses recursos são abrangentes e exigirão mais esforço do que simplesmente migrar para a nuvem ou distribuir para a borda. O coração de uma empresa digital — a arquitetura corporativa — precisa se modernizar para incorporar os elementos que não foram incluídos porque não existiam anteriormente, mas que agora são necessários para dar suporte ao aprendizado de máquina, a aplicações distribuídas e à automação no núcleo, na nuvem e na borda.
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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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