Os 5 V’s que melhoram a monitoração de TI

Por Setembro 11, 2018

Este artigo tem o objetivo de mostrar como os conceitos de Big Data e Analytics estão influenciando o mercado de TI e também, mais especificamente, as soluções de monitoração de TI. Os 4 V’s do Big Data, ou seja, “Volume”, “Velocidade”, “Variedade” e “Veracidade”, foram agregados com o quinto V (“Valor”) trazido pelo Analytics. Não adianta somente ter dados espalhados e de diversos tipos (variedade). É necessário ter domínio destes dados e extrair informações relevantes. Quanto mais dados temos, ou seja, quanto maior o volume de dados tratados pelas soluções, maior é o esforço de processamento, sendo que é necessária uma alta velocidade de processamento e, com isso, novos algoritmos mais performáticos desenvolvidos a cada dia para garantir esta demanda.

A veracidade dos dados deve ser garantida também e, sem ela, os insights podem não ser verdadeiros ou imprecisos.

Em alguns casos é necessário utilizar armazenamento de dados em nuvem, usar processamento em paralelo, ter uma modelagem automática/estatística e também utilizar a análise preditiva.

Big Data e Analytics influenciando a monitoração de TI

As soluções de TI do mercado estão cada vez mais incluídas no mundo de Big Data e Analytics e para a monitoração de TI não é diferente.

Existem várias métricas de infraestrutura, aplicações, redes, etc. Há também inúmeras tecnologias a serem monitoradas, com várias camadas de complexidade. Não basta somente coletar estas métricas e disponibilizar em painéis de monitoração. É necessario que estas soluções possuam um mecanismo de correlação de métricas/eventos e predição de futuro, alertando caso algo saia da normalidade ou tendencie para algum problema futuro.

As soluções também necessitam ser mais inteligentes, buscando padrões de comportamento e de forma automática, a causa raiz de cada problema. Desta forma há uma troca de paradígma de soluções totalmente “Descritivas”, onde é necessário um especialista de cada tecnologia para análise de métricas, para um conceito de “Prescritivas”, ou seja, a solução além de mostrar a causa raíz, mostra proativamente como resolver o problema encontrado. Existe também o conceito de sistemas autônomos, que ainda é muito novo, mas foca em recuperar automaticamente os problemas encontrados, utilizando algorítimos de inteligencia artificial/aprendizado de máquina.

Um paralelo que podemos fazer para comparação dos conceitos de “Descritivo” vs “Prescritivo” seria, por exemplo, comparar um aparelho que somente mede a pressão arterial (descritivo) com um aparelho que sugere que o usuário aumente o nível de atividades físicas, para redução da pressão arterial.

Predictive Analytics

Além de mecanismos de medição da situação atual do ambiente de TI, existem algorítmos que tentam prever situações futuras, através do uso de estatística, correlacionamento de eventos e projeções. Por exemplo, a linguagem R possui diversos mecanismos de análise numérica que permite o cálculo e predição de cenários futuros. Ela é muito utilizada para facilitar o desenvolvimento de algorítmos matemáticos de alta complexidade, possuindo em sua essência diversas bibliotecas para isso. Várias soluções de monitoração utilizam estes cálculos de forma simples e reusável, onde o programador não precisa ser um estatístico avançado para programar tais algoritmos.

Existem também mecanismos de cálculos baseados em aprendizado de máquina como, por exemplo, redes neurais e árvores de decisão, onde o próprio sistema detecta padrões de comportamento e toma decisões baseadas em situações passadas. Com o tempo e aprendizado, estes sistemas têm o poder de tomada de decisão cada vez mais preciso, como se houvesse um analista humano observando todo o histórico de um comportamento antes de tirar suas conclusões, porém com um volume muito superior de dados analisados.

CA Technologies com Big Data e Analytics

A CA Technologies possui soluções aderentes ao conceito de Big Data e Analytics para monitoração do ambiente de TI. Através da sua plataforma de Agile Operations é possível ter uma visão completa de negócio, infraestrutura e aplicação (visão transacional) em uma só base de Big Data.

Utilizamos a plataforma ELK (suite Elasticsearch/Logstash/Kibana) como facilitador para isso. Nesta plataforma todas as métricas encontram-se consolidadas em uma só base, e há mecanismos de Analytics e inteligência artificial para averiguação de problemas proativamente.

Conclusão

A tecnologia de Big Data e Analytics chegou para ficar e está cada vez mais presente na nossa vida. A área de TI já se beneficia desta tecnologia e as soluções de monitoração também a usam constantemente.

Com estas tecnologias é possível aumentar a escala de produtividade, descobrindo padrões de comportamento antes muito manuais e quase impossíveis de serem encontrados por uma análise humana.

Escrito por Angelo Ferecini Neto
Sr Consultant, Presales na CA Technologies
LinkedIn: @angeloferecini