Como a maturidade da tecnologia caminha para um futuro de observabilidade autônoma e inteligência artificial aplicada ao monitoramento.

Há mais de duas décadas no setor, é notória a evolução das ferramentas anteriormente conhecidas como “Monitoramento de TI”, que, com o tempo, deram origem ao conceito mais abrangente e sofisticado de “Observabilidade”. Esse avanço tem sido impulsionado por uma série de inovações tecnológicas, como Inteligência Artificial (AI), Machine Learning (ML) e automação, que permitem um nível de controle e insight sem precedentes nas operações de TI.

A observabilidade se diferencia do monitoramento tradicional por sua capacidade de fornecer uma visão mais profunda e proativa dos sistemas. Enquanto o monitoramento identifica problemas já conhecidos e fornece alertas, a observabilidade tem como objetivo revelar o comportamento inesperado e os problemas que ainda não foram detectados. Isso se tornou crucial à medida que os ambientes de TI se tornaram mais complexos e dinâmicos, com a adoção em larga escala de microsserviços, containers e a computação em nuvem.

A integração de AI e machine learning: caminho para a observabilidade autônoma

Apesar dos avanços recentes em inteligência artificial generativa e aprendizado de máquina, a integração plena dessas tecnologias com a observabilidade ainda está em seus estágios iniciais.

No entanto, o potencial de combinar AI e ML com observabilidade é imenso, especialmente para ambientes corporativos que exigem eficiência operacional, previsibilidade e rápida resolução de incidentes.

Atualmente, vemos esforços significativos das marcas no desenvolvimento de conectores e plugins que prometem ampliar a automação e inteligência das ferramentas de observabilidade.

Essas integrações buscam aplicar algoritmos de aprendizado de máquina aos dados coletados pelas plataformas de observabilidade, identificando padrões e anomalias que escapariam ao monitoramento humano. Porém, ainda estamos longe de uma realidade em que essas integrações possam ser completamente autônomas e confiáveis.

Por exemplo, AI e ML têm o potencial de:

• Identificar anomalias em tempo real: algoritmos treinados para reconhecer padrões de comportamento normal podem detectar desvios com maior rapidez e precisão do que métodos tradicionais.
• Automatizar respostas a incidentes: com machine learning, sistemas podem aprender com incidentes passados e, futuramente, responder automaticamente a problemas semelhantes, reduzindo o tempo de inatividade.
• Melhorar a análise preditiva: a partir de grandes volumes de dados históricos, o aprendizado de máquina pode prever possíveis falhas ou gargalos antes mesmo que eles ocorram, permitindo que as equipes de TI atuem de maneira proativa.

A adoção dessas tecnologias envolve desafios. A Inteligência Artificial ainda depende da qualidade dos dados que alimentam seus modelos, e as plataformas de observabilidade atuais estão em processo de otimização para fornecer dados consistentes e de alta qualidade em tempo real.

O desafio da integração em ambientes heterogêneos

Na prática, nossos clientes enfrentam um cenário complexo: ambientes de TI heterogêneos, onde várias tecnologias coexistem, mas nem sempre geram os resultados esperados no monitoramento de negócios e sistemas. Cada nova ferramenta promete uma solução, mas muitas vezes essas promessas esbarram na falta de integração e na dificuldade de extrair valor real das inovações disponíveis.

É aqui que entra a necessidade de uma visão mais holística.

A observabilidade precisa ser mais do que um amontoado de ferramentas desconectadas; ela deve se integrar de maneira profunda ao ecossistema de TI, traduzindo dados em ações que realmente impulsionem os negócios.

O papel da IA e do machine learning é promissor, mas estamos apenas começando a entender como essas tecnologias podem ser aplicadas de maneira confiável e escalável.

O futuro: Observabilidade autônoma e respostas automáticas a incidentes

Em um cenário ideal, a junção entre observabilidade, inteligência artificial e machine learning deve proporcionar avanços em três frentes principais: detecção preditiva, automação de respostas e geração de insights acionáveis em tempo real. Essa é a visão para o futuro, onde alcançaremos o que podemos chamar de “observabilidade autônoma”—um estágio onde a infraestrutura de TI não apenas identifica problemas potenciais, mas também responde a eles de maneira automática e precisa, reduzindo o tempo de inatividade e evitando falhas antes que afetem o negócio.

Os sinais dessa evolução já estão presentes. Muitos fornecedores têm investido fortemente em inteligência artificial aplicada a alarmes, automação de incidentes e geração de relatórios inteligentes. No entanto, há um longo caminho até que possamos confiar plenamente nessa tecnologia sem intervenção humana. E, quando isso acontecer, o impacto será profundo, redefinindo o papel das equipes de TI e transformando a maneira como as operações são conduzidas.

Parceiros estratégicos: um passo essencial para a maturidade

Ao longo de nossa trajetória, a Aeon tem cultivado parcerias estratégicas com fornecedores que atuam tanto em observabilidade quanto em cibersegurança. Mas, mais do que simplesmente adotar as melhores tecnologias, nossa prioridade sempre será garantir que os nossos clientes possam usufruir ao máximo das soluções adquiridas, independentemente da plataforma escolhida.

Isso significa que nossa abordagem não é apenas técnica, mas também consultiva. Ajudamos nossos clientes a navegar pelos desafios da integração e a desenvolver a maturidade necessária para extrair valor de seus investimentos em tecnologia. A verdadeira observabilidade vai além das ferramentas; trata-se de como essas soluções podem ser alinhadas com os objetivos de negócios de maneira eficaz e integrada.

A jornada continua

Estamos em uma era de transição, onde a observabilidade, combinada com a IA, tem o potencial de redefinir a maneira como os ambientes de TI são gerenciados. No entanto, como acontece com qualquer inovação, o sucesso dessa junção dependerá da maturidade das soluções e da capacidade das empresas de adaptarem suas operações a esse novo paradigma.

Para alcançar esse futuro, empresas e fornecedores de soluções de observabilidade precisam trabalhar em conjunto para superar os desafios atuais. Isso envolve:

• Investir na qualidade dos dados: como o sucesso de AI e ML depende diretamente dos dados que recebem, é essencial garantir que as ferramentas de observabilidade coletam, processam e armazenam dados com precisão.
• Capacitar as equipes: embora a automação seja o futuro, a transição para a observabilidade autônoma exige que as equipes de TI compreendam como funcionam as novas tecnologias e estejam preparadas para lidar com a mudança no perfil das suas atividades.
• Escolher as soluções certas: há uma série de ferramentas no mercado que oferecem soluções de observabilidade, AI e ML. Escolher a que melhor se adapta às necessidades específicas do negócio é crucial para garantir o sucesso na jornada de observabilidade.

Na Aeon, sabemos que o futuro da observabilidade não é apenas promissor, mas revolucionário—e estamos preparados para caminhar lado a lado com nossos clientes nessa jornada, garantindo que eles não apenas acompanhem, mas liderem essa transformação.

A próxima onda de inovação

Hoje, contamos com diversos parceiros em nosso portfólio, atuando tanto em observabilidade quanto em cibersegurança. Contudo, nossa maior preocupação sempre será garantir que nossos clientes, independentemente da tecnologia ou fabricante escolhida, possam usufruir ao máximo de suas funcionalidades. Isso é o que entregamos na nossa jornada pela observabilidade.

Observabilidade não é mais apenas uma necessidade técnica—é uma estratégia de negócios para o futuro.

Para o futuro, com a adoção em massa e a entrega concreta das integrações com AI e machine learning, podemos esperar um grande avanço na geração de alarmes, automação de respostas a incidentes e outras funcionalidades, ampliando as capacidades dessas ferramentas até atingirmos o que chamamos de “observabilidade autônoma“.

Evoluindo junto com as soluções, a Aeon continuará a fazer parte desses avanços, investindo em tecnologia para auxiliar no desenvolvimento da maturidade de nossos clientes e parceiros. Estamos prontos para ajudar as empresas a navegarem neste novo cenário, onde a tecnologia impulsiona a eficiência, a resiliência e a inovação. Fale com a nossa equipe!