No hay sector industrial ni empresa que se transforme sin implantar o modernizar su software para ofrecer nuevos servicios digitales, conquistar nuevos mercados y reducir los costes operativos. Esta mejora constante ha llevado a las organizaciones empresariales a invertir casi 2.000 millones de dólares este año, según datos de IDC. Y aún así, no hay semana sin que el software presente problemas de rendimiento que generan interrupciones en las aplicaciones informáticas y frenan el objetivo de proporcionar a los clientes y a sus usuarios mejores experiencias.
En un mundo digital ultra-conectado, donde todo es accesible todo el tiempo, unos pocos milisegundos de indisponibilidad son suficientes para perder millones en ingresos. Y a medida que aumenta nuestra dependencia del software, se reduce el margen de error asumible. Así, para evitar el caos que pueden provocar los problemas de rendimiento, los equipos de TI deben identificar rápidamente su causa y trabajar para resolverlos antes de que los usuarios se vean afectados.
Al tiempo que evoluciona el panorama del software y se acelera el ritmo de innovación, las aplicaciones empresariales y los entornos de nube híbrida en los que se ejecutan se vuelven cada vez más complejos y dinámicos. Empresas y organizaciones se sustentan sobre miles de servicios estrechamente conectados que funcionan con millones de líneas de código y miles de millones de dependencias. Una cadena de entrega tan compleja hace extremadamente difícil identificar con precisión un punto particular de falla. Y si esta complejidad no se controla, los problemas de rendimiento se multiplicarán y empeorarán inevitablemente, creando un riesgo excesivo para la empresa.
Agilidad, la otra cara
Obviamente, la adopción desenfrenada de la nube no es ajena a esta escalada de complejidad. En las pilas de TI alojadas en la nube, todo está determinado por el software. Las aplicaciones están diseñadas como micro-servicios que se ejecutan en contenedores; las redes y las infraestructuras son virtuales, y todas las aplicaciones comparten todos los recursos. Este enfoque ha sido ampliamente favorecido en las estrategias de transformación digital de las empresas, y les ha permitido ganar en agilidad y capacidad de innovación. Su desventaja es su extrema complejidad. Para comprender completamente las aplicaciones, los equipos de TI deben conocer y dominar toda la pila, tener visibilidad en cada nivel y no solo en la capa de la aplicación. De lo contrario, no tendrán capacidad para identificar la causa de un problema y menos para solucionarlo sin perder un minuto: ¿Cómo resolver un incidente cuando no podemos determinar de dónde viene y por qué?
A medida que las aplicaciones se estructuran y diseñan más específicamente para el negocio, la incapacidad para detectar y resolver rápidamente problemas de rendimiento tiene peores y más perjudiciales resultados. Si la falta de disponibilidad de un sitio de banca online, por ejemplo, resulta molesto hoy, ¿qué pasará mañana ante un error en el código de su automóvil autónomo? Las consecuencias pueden ser catastróficas. Las empresas deben actuar ahora si no quieren perder el control sobre el rendimiento futuro de sus aplicaciones y para evitar consecuencias adversas y pérdidas en sus negocios.
¿Dijiste AIO qué…?
En los últimos años, simultáneamente a la preparación de los equipos de TI para esta complejidad, ha surgido una nueva generación de instrumentos de inteligencia artificial: los AIOps, herramientas que identifican y clasifican automáticamente los problemas, y evitan que los equipos de TI colapsen bajo las alertas generadas por sus soluciones de monitorización. Se espera que el mercado global de AIOps alcance los 11.000 millones de dólares en 2023, toda una muestra del creciente interés por estas herramientas y sus capacidades.
Sin embargo, estas soluciones también tienen sus límites, por lo que están surgiendo enfoques de monitorización más holísticos que combinan las funcionalidades de los AIOps y la inteligencia artificial (IA) determinista. Su objetivo: el acceso a la inteligencia de software basada en análisis en tiempo real, y la contextualización de los datos de rendimiento. De esta manera, los equipos de TI obtienen respuestas instantáneas, lo que les permite solucionar problemas de rendimiento antes de que afecten a los usuarios. Su resultado: los equipos están mejor dotados para lidiar con la complejidad del software y para beneficiarse de una mejor visibilidad en sus entornos de nube.
A largo plazo, la inteligencia artificial puede ralentizar la degradación del rendimiento y evitar que se convierta en un problema real. Para lograr esto, las soluciones de monitorización impulsadas por la IA deberán integrarse completamente en los ecosistemas empresariales de la nube, permitiendo el acceso a indicadores y eventos desde otras herramientas en la cartera de CI / CD, como ServiceNow o Jenkins. Las capacidades de la IA extraerán todos los datos de monitorización en una sola plataforma, los analizarán en tiempo real, y proporcionarán respuestas inmediatas y precisas que desencadenarán la resolución autónoma del problema en cuestión, sin intervención humana, lo que a menudo se llama aplicación de autocuración.
Navegar sin temor
No es ningún secreto que la experiencia del usuario es crucial para las empresas. Por utópico que parezca, la inteligencia artificial se está convirtiendo en clave para permitir a las empresas ofrecer una experiencia óptima, relegando los problemas de rendimiento a los “viejos tiempos”.
En última instancia, y ya sea a corto o largo plazo, las capacidades de la IA garantizarán a las empresas la gestión rápida y eficiente de los problemas de rendimiento, lo que minimizará su impacto en la experiencia del usuario, así como en los resultados y en la reputación de las organizaciones.