Red Hat Ansible & AIOps

Introducción a AI Ops y Ansible

«AI Ops consiste en infundir herramientas de inteligencia artificial en los procesos existentes de TI.»

AI Ops se define como la integración de herramientas de inteligencia artificial en los procesos operativos de TI. Esto implica la utilización de AI para analizar incidentes, problemas y sistemas de tickets.
A través de AI Ops, se puede ejecutar un análisis más profundo de los datos de logs y eventos, así como realizar análisis de causas raíz para mejorar la situación general de los servicios de TI.
La capacidad de prever problemas antes de que ocurran permite tomar medidas para prevenir interrupciones, lo cual es un beneficio clave de esta integración.

«Puedo aprovechar Ansible para ayudar con el análisis de causas raíz.»

Ansible puede ser utilizado para recoger logs de servicios problemáticos y enviarlos a herramientas de AI, facilitando el análisis de causas raíz.
Este proceso puede automatizarse, lo que permite la generación de playbooks para remedios establecidos y asegura que las actualizaciones se envían a sistemas de tickets como ServiceNow.
Implementando un sistema de monitoreo, como DataDog, junto con Ansible, se consigue una solución integral para la gestión de incidentes y la detección de fallas en tiempo real.

«Estaba utilizando la API de mi IA particular para pasar un prompt que tenía antes.»

Se explica cómo se utiliza una API específica para pasar un prompt y recibir una respuesta relacionada con la causa raíz de un problema.
Se menciona la importancia de la consistencia de la IA y la necesidad de obtener la configuración del servicio para resolver un problema.
El proceso incluye extraer información de un sistema conocido y reiniciar el servicio basado en esos datos.

«Notifico a Mattermost con la información del incidente que he creado en ServiceNow.»

Una vez que se establece el motivo del problema, se procede a notificar a una plataforma de comunicación interna sobre el incidente.
Se crea un incidente en ServiceNow, incluyendo el número del incidente y otros detalles útiles para el usuario final.
Este proceso automatizado busca mejorar la respuesta ante eventos en sistemas, facilitando la asistencia a los usuarios.

«Utilizo esto para hacer generación automática de playbooks, pasando el host específico.»

Se utiliza la API de Ansible LightSpeed para generar un playbook automatizado, asegurando que este se enfoque en un host específico para problemas recurrentes.
Este enfoque permite que el proceso sea más eficiente, sincronizando los cambios en un repositorio de Git para mantener un control de versiones adecuado.
Si el script se ejecuta correctamente, los cambios se registran y se pueden ver fácilmente en el repositorio, asegurando transparencia en el proceso de resolución.

«Puedo ver que la respuesta automatizada tomó menos de un minuto.»

Se detallan los tiempos de respuesta del sistema automatizado desde que se genera una alerta hasta la ejecución del playbook y la resolución del problema.
Se constata que el proceso es rápido y efectivo, logrando las resoluciones en menos de un minuto.
Se resalta la capacidad del sistema para realizar un seguimiento de cada paso del proceso de resolución, proporcionando visibilidad completa.

«Intentando hacer esto reutilizable para que AYUDA a hacer que este proceso sea fácil de usar en múltiples casos.»

Se habla sobre la versatilidad del sistema y cómo se puede aplicar a diferentes servicios, incluyendo bases de datos y servidores web.
Este enfoque permite a los usuarios escalar y adaptar soluciones según sus necesidades, manteniendo la funcionalidad a través de diferentes sistemas operativos.
La colaboración de la comunidad puede enriquecer el sistema al agregar compatibilidad con más variantes de Linux y Windows, así como mejorar las interacciones con AI.