AIOps para gestionar con eficacia redes de alta complejidad

AIOps es el uso de capacidades de inteligencia artificial (IA) para automatizar y agilizar los flujos de trabajo operativos y es un paso estratégico en la automatización y optimización de infraestructuras tecnológicas complejas. AIOps permite a las empresas simplificar de forma significativa la gestión y supervisión de redes distribuidas. Esto se traduce en una notable mejora en la eficiencia y en la experiencia de los equipos de TI y Ciberseguridad, especialmente en entornos de alta exigencia y escalabilidad.

Al implementar AIOps, las organizaciones logran una reducción drástica en los tiempos de detección y resolución de incidentes, automatización de tareas repetitivas, previsión de problemas y minimización de intervenciones manuales en tareas rutinarias. Además, el análisis en tiempo real permite una visibilidad integral de la red, detectando patrones y anomalías con mayor precisión y velocidad que los enfoques tradicionales.

Según Forrester Research, “En 2025 los líderes de TI multiplicarán por 3 la adopción de plataformas AIOps para poder hacer frente a la deuda tecnológica en sus sistemas”.

En la actualidad, cualquier empresa ha ido evolucionando sus sistemas de TI hasta llegar a un ecosistema heterogéneo, cada uno de los cuales requiere utilizar la mejor herramienta disponible. Y, como argumenta Moisés Rivera Plaza, Principal Account Solution Architect, España y Portugal de Red Hat, “gestionar entornos heterogéneos no es sencillo. Ahora llega la Inteligencia Artificial para facilitar las cosas pero indudablemente hacen falta herramientas. Todo esto hace que los flujos de trabajo sean cada vez más complejos”. Y añade que la solución que propone Red Hat es “Ansible Automation Platform, que puede adaptarse para gestionar entornos heterogéneos de cloud, aplicaciones o infraestructura y automatizar las operaciones”.

Moisés Rivera, de Red Hat, destacó en su intervención que “las empresas de TI cuyos equipos comparten una plataforma de automatización logran prestar servicios más rápido, obtienen mayor agilidad en las operaciones y supervisan los procesos de forma integral y completa, lo cual da lugar a la expansión, la uniformidad, la seguridad y la transparencia”.

Alexander Nonikov, Global Solution Architecture Manager de Extreme Networks, añade que “las redes van creciendo en tamaño, aumenta la escala de los sistemas, pero no crecen del mismo modo los equipos ni seguramente sus conocimientos. Por eso la Inteligencia Artificial nos da la posibilidad de hacer más con menos, sea cual sea el punto de partida”. Recalca que la IA “primero es tu asistente, tu experto disponible 24/7, al que puedes preguntarle cualquier duda o proceso”. Ese es, en su opinión el primer beneficio que proporciona la IA.

El segundo es ayudar a descargar a los equipos humanos del trabajo más tedioso. La Inteligencia Artificial, “para poner un filtro frente a todo ese flujo de información enorme, para que nos llegue solo la información que de verdad interesa, la información que significa algo, para que podamos tomar las medidas necesarias”.

Según Alexander Nonikov, de Extreme Networks, el tercer beneficio es “ayudarnos con la información o con el trabajo poco estructurado. Por ejemplo, cuando buscamos algo que no esté en el mundo de los datos, de los logs, de los informes. Esto es, ¿cómo puedo reestructurar los datos de la red en tal forma que me convenga para buscar algo o para crear algo, o para imaginar nuevas maneras de hacer crecer ciertos servicios en la red? Que es una manera de facilitar la creatividad de la mente humana”.

En resumen, “el equilibrio perfecto es la combinación de la red altamente automatizada con las habilidades de automatización, con el núcleo de gestión basado en la inteligencia artificial, que te ayude a operar el aspecto de servicios, de entrega de los servicios a los usuarios finales de manera automatizada”.

En su opinión, este sería el modo en el que se operaría con ellos, “los modernos mecanismos de AIOps permiten interactuar con la red de manera conversacional, como con ChatGPT, y preguntar ¿qué pasa? A lo que nos responde con la situación. ¿Y cómo lo cambio? También se puede hacer de manera interactiva, construir un dashboard específico para la tarea del día de hoy. Utilizando inteligencia artificial puedo construir dashboards específicamente para mí, con los datos e incluso relaciones entre los datos, que me convengan a mí. Dashboards dinámicos a los que puedo hacer preguntas, interactuando de manera natural con todo el núcleo de inteligencia artificial”.

José Fidel Tomás Molero, Consulting Engineer de Juniper Networks, dejó claro que “en el tema del AIOps es clave diferenciar y darse cuenta de que la combinación entre los humanos y las máquinas es importante. Las máquinas son buenísimas analizando datos, procesando información, pero los humanos estamos ahí también para la creatividad, para darnos cuenta de ciertos matices, para poder tener ese pensamiento crítico que distinga entre causalidad y correlación”.

Puso como ejemplo práctico el siguiente escenario “¿por qué necesitamos AIOps en las redes? Principalmente porque detectar el estado de la red es muy sencillo. Solo tenemos que ver cuánto tiempo llevan los equipos arriba. Eso es fácil. Pero lo más difícil en el mundo de las redes es detectar la experiencia de usuario. ¿Cómo sabemos si un usuario está teniendo problemas de pixelización en una llamada de Zoom cuando la red está funcionando bien? ¿Qué es lo que pasa? ¿Por qué tengo esos problemas? ¿Por qué tengo problemas de roaming? ¿Por qué tengo problemas de negociación? ¿Por qué tengo problemas de mala señal? Para todo esto necesitamos herramientas específicas, pero hay que ser capaces de gestionarlas conjuntamente”.

Y es en este punto donde destaca una gran ventaja de la aplicación de la IA en las operaciones de red, el que la inteligencia artificial generativa permitirá usar un asistente virtual que ayude a manejar toda la red de una manera mucho más eficiente, “es decir, es ese compañero que tienes al lado que te va a ayudar a decirte ¿oye, dónde tengo este problema? Haz esto mejor, te puede dar recomendaciones.

José Fidel Tomás Molero, de Juniper Networks, puso de relieve también que “Mavis es nuestra inteligencia artificial, una conjunción de técnicas de Machine Learning y de IA generativa que te permite utilizarlo como un asistente real virtual trabajando contigo para detectar esos problemas. Su potencia se basa en que hace ya seis años que estamos recogiendo datos en cantidad y calidad, disponemos de las herramientas y de la arquitectura correcta para hacerlo”.

Luis Colino, Director de Preventa para el Norte y Sur de Europa de OpenText, comenzó por introducir el papel de su empresa en el mundo de AIOps cuando afirmó que “al hablar de gestión de red o de gestión de las operaciones, nosotros lo vemos como un todo. Hablamos de un mundo híbrido en el que no sólo hay redes propias, están las redes de Internet y los proveedores de hosting o los hiperescalares como pueden ser los proveedores de cloud. Por lo tanto, nuestra solución para las operaciones es muy heterogénea, es muy híbrida”. Y quiso sentar las bases afirmando que “cuando hablamos de AIOps hablamos de mucho más de la red, hablamos de la infraestructura, hablamos de las aplicaciones y de la experiencia del usuario final. Al final, cuando tenemos una red, tenemos unos servicios por encima. Esos servicios normalmente se basan en aplicaciones y esas aplicaciones lógicamente corren bajo una infraestructura y bajo una red”.

Explica el marco de trabajo de OpenText, “nosotros vemos 6 pasos para las operaciones autónomas en la nube: descubrir, observar, analizar, automatizar, optimizar y elevar. Lo primero es conocer todo lo que hay en la red, para entonces observar qué hacen y analizar estos datos. Llevamos aplicando inteligencia artificial más de 10 años para automatizar eventos y correlacionarlos de una manera automática en base a la inteligencia artificial”. Y destaca dónde ven ellos la diferencia, “lo que buscamos son anomalías, diferentes cosas que tienen que ocurrir para que sí que realmente podamos detectar un evento. Y lo hacemos con todos los datos, no solo los datos de la red, lo hacemos con los datos de las aplicaciones y con los datos de la infraestructura”.

El siguiente paso es “reaccionar, una vez que se ha detectado, que la IA o un operador lancen un script de automatización para reparar u optimizar lo detectado. Dentro de la optimización también consideramos la huella de carbono. Tengo que cumplir las métricas de mi empresa para que no sea penalizada”. Y, por último, para la gestión del usuario final, “proporcionamos esa inteligencia artificial en distintos niveles. La interacción con el usuario, con el LM, que en nuestro caso se llama Aviator, es un LLM propio, no usa elementos de terceros y trabaja solo con nuestros datos, no se conecta a Internet para ver otra información. Quizá no es tan lista como otros GPTs, pero me ofrece una gran seguridad”.

Luis Colino, de OpenText, añadió que “todos tenemos entornos tanto propios como en la nube, privados, públicos, etc. Y ahí es donde está el problema. Cuando una aplicación falla, yo puedo ir mi gestor de red, pero ¿y si no es un problema de red? ¿Y si hay otro tipo de problemas? Hoy en día es complicado”.

Cerró su intervención destacando que “cuando trabajamos con soluciones híbridas, donde parte reside en los hiperescalares, es muy difícil tener ese control. Cuando analizamos los problemas de rendimiento que tenemos en las aplicaciones, ‘el 96% relaciona el rendimiento de las aplicaciones basadas en la nube con la red’. Lógicamente no siempre es así. Yo creo que la falta de visibilidad para mí es probablemente lo más importante, porque sin visibilidad no seré capaz de encontrar el problema”.

Javier Avilés, Director de Desarrollo de Negocio de Data Centers para Sur de Europa de Nokia Spain S.A., comenzó dando tres datos curiosos sobre su empresa: “Nokia es seguramente la empresa más longeva en ese evento, nació en 1865, antes de la primera República. En esos más de 150 años de historia, le ha dado tiempo a fabricar papel, fabricar botas de goma, fabricar televisores, también móviles, ganar diez premios nobel, ocho Emmys y un Grammy. Y como tercer dato, que dentro de esa transformación constante de Nokia, ahora es el fabricante de equipos IP número uno en Europa”.

Quiso poner en primer plano que “la industria del networking ha sido capaz de crecer en capacidad, pero seguimos construyendo redes frágiles. En el entorno de AIOps, creemos que el problema importante ahora no es la velocidad, es la eficiencia. Como dice Bill Gates, ‘la primera regla de cualquier tecnología usada en una empresa es que, si tienes un proceso eficiente y lo automatizas, la eficiencia se va a multiplicar. Pero la segunda regla es que si el proceso es ineficiente, la ineficiencia se va a multiplicar’. Una manera de ver esto es que la IA tiene el potencial de romper cosas a una escala nunca vista”.

Y respecto al mejor modo de buscar soluciones aportó que “es útil fijarse en industrias que ya han resuelto este problema, como la aviación, que es el modo de transporte más seguro. ¿Y por qué? Se apoyan en tres elementos: sistemas redundantes (motores, sensores y pilotos), listas de comprobación (procedimientos de comprobación constantes) y telemetría, medidores y sensores que les dan información constantemente”.

Terminó su intervención llevando los aprendizajes de la seguridad en la aviación al plano de las redes al destacar lo siguiente, “¿qué podemos aprender y cómo lo podemos aplicar en las redes del data center? Respecto a la redundancia, somos capaces de construir fabrics que no son bloqueantes, elementos redundantes, servidores que están conectados de forma dual. El énfasis hay que ponerlo en la parte operacional, las checklist. Tenemos que ser capaces con ayuda de herramientas de AIOps, de hacer chequeos de configuración, validación de modelos, gemelos digitales”. Y lo resumió del siguiente modo: “para proporcionar fiabilidad, las operaciones de red deben estar basadas en intent, ser totalmente instrumentales y multi-vendor”.