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ServiceNow ® se enfrenta a una de las mayores oportunidades hasta la fecha: desarrollar un entorno de TI con recuperación automática que haga realidad el soporte de TI proactivo.

Solex le ofrece una reunión de brainstorming para analizar cómo lo podemos apoyar en su proceso de transformación digital. #ServiceNow es la herramienta líder para la transformación digital. https://www.solex.biz/brainstorming-servicenow/

Aunque el concepto de autocuración ha existido durante al menos una década, la capacidad de lograrlo se ha quedado corta. La falta de inteligencia del sistema nos impidió predecir y prevenir muchos problemas sin la intervención humana en algún lugar del proceso.

La tecnología de IA está cambiando ese paradigma. Gracias a las operaciones inteligentes, ahora podemos brindar soporte proactivo con interacción humana limitada o nula. Los flujos de trabajo basados ​​en datos se pueden utilizar para detectar, analizar y remediar automáticamente problemas antes o justo después de que ocurran.

Pasar de reactivo a proactivo

Para guiar el viaje hacia la autocuración, necesitábamos un marco, un enfoque estructurado basado en datos que nos ayudara a cambiar tantos problemas como pudiéramos de una respuesta humana reactiva a una respuesta proactiva y automatizada. Es un marco práctico para AIOps que clasifica los problemas de TI en tres categorías:

    1. Responda solo. En esta categoría, los problemas los envían personas. Estos problemas generalmente se envían a la mesa de servicio de TI, que evalúa el alcance del impacto y calcula la prioridad. Aunque este escenario es de naturaleza reactiva, creo que podemos ser inteligentes sobre el impacto real y la prioridad y asignarlo al equipo operativo más calificado para acelerar la resolución.

    La información y los datos sobre la plataforma NOW ® permitirnos ser inteligente sobre la estimación del impacto. Por ejemplo, si Finanzas nota que un sistema ERP no funciona durante el cierre de fin de mes, automáticamente se convierte en una prioridad P1. Otro ejemplo reciente es la atención al cliente. Después de que movilizamos a nuestra gente de Atención al cliente para que trabajen desde casa, cualquier problema de voz informado por los ingenieros de soporte se convierte en P1. Puede correlacionar muchos puntos de datos diferentes, como persona, hora, ubicación, servicio y aplicación, para comprender mejor el impacto. Este enfoque es mejor que preguntarle a un empleado sobre el impacto, que suele ser subjetivo.

    Una vez que se resuelve el problema, analizamos la causa raíz, nuevamente, de una manera basada en datos. Si el problema es sistemático, activamos una mejora de proceso o tecnología para capturar la señal que falta, traer esos datos a ServiceNow Event Management y llevarlos a la siguiente categoría en el marco: preparar y responder.

    1. Prepárese y responda. En esta categoría, utilizamos ServiceNow ® ITOM para reducir primero el ruido de monitoreo en casi un 99%. Luego, generamos incidentes reales y procesables mediante el uso de correlación de eventos, reconocimiento de patrones y detección de anomalías. En mi opinión, el resultado final de AIOps es nuestra capacidad para comprender el impacto exacto de un problema relacionado con la infraestructura en un servicio, una aplicación o un usuario final críticos. En comparación con la categoría anterior, TI está mejor preparada para responder; nuestros equipos pueden reaccionar rápidamente y minimizar el impacto en los usuarios finales. Realizamos el mismo análisis de impacto y priorización dinámica como se describe anteriormente, pero la resolución sigue siendo manual.
    1. Predecir y prevenir (autocuración). En esta categoría, entra en juego un proceso AIOps de ciclo completo. El departamento de TI puede predecir y prevenir problemas utilizando el aprendizaje automático para identificar anomalías y luego tomar una acción proactiva completamente automatizada. No hay impacto en los usuarios finales y sin contacto por los equipos de Operaciones. Nuestras operaciones son mucho más eficientes porque hemos eliminado el factor humano. Uno de nuestros casos de uso más complejos en esta categoría fue también uno de los primeros que pudimos resolver de manera proactiva: nuestro servicio VPN. Al identificar anomalías y correlacionarlas con los datos del dispositivo de punto final, pudimos automatizar la restauración de los servicios VPN. Otro caso de uso fue la conectividad de red inalámbrica. Redujimos la cantidad de problemas relacionados con Wi-Fi en casi un 70% en un año, mientras que el tamaño de nuestra empresa aumentó en un 30%. No hace falta decir que, al solucionar estos problemas de manera proactiva, reducimos los costos operativos y aumentamos la productividad de los empleados.

     

     

     

    Implementación del marco en ServiceNow
    Intentamos mapear todos los problemas operativos de TI en uno de estos tres segmentos. El objetivo es mover tantos como sea posible a la categoría Predecir y prevenir para la autocuración, especialmente aquellos que impactan directamente en servicios o aplicaciones críticos. Por lo general, estos problemas requieren la resolución de ingenieros L2 o L3 calificados. Hasta ahora, podemos predecir y prevenir más del 20% de los problemas, centrándonos principalmente en la conectividad de red, la asignación de recursos de infraestructura y las aplicaciones SaaS críticas. Nuestro objetivo final es reducir los problemas informados por los empleados lo más cerca posible de CERO. Para lograr este objetivo ambicioso se requiere un cambio significativo en el enfoque, la tecnología y, a veces, en las personas.

    TI debe adoptar una cultura basada en datos y evolucionar desde el análisis de métricas posteriores a fallas hasta el análisis de datos en tiempo real para una predicción precisa de fallas futuras. Solo entonces la autocuración puede ocupar un lugar central.

    Traducción cortesía Solex. Ver artículo original https://blogs.servicenow.com/2020/knowledge-2020-self-healing-it-environment.html

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