Saiba como melhorar a TI com análise preditiva

Apesar da adoção do sistema de análise preditiva ainda ser modesto, a promessa do recurso ? de dar às empresas uma maneira rápida e lógica de usar dados desestruturados ou big datas para fornecer alerta preventivo de falha, entre outras coisas ? leva os fornecedores a incorporarem a funcionalidade em seus maiores consoles de gerenciamento e aplicações de sistemas de desempenho de gerenciamento.

As equipes de TI das empresas comuns viveram sem esses sistemas até o momento, observa Jake McTigue, gerente de TI da Carwild Corp. e autor do relatório Information Week Predictive IT Analytics.  O que mudou segundo ele é ?o uso de nuvens privadas e serviços orientada em TI, combinados com o número sem precedentes de fonte de dados. A infraestrutura altamente virtualizada, big data e análise caminham juntos?. Segundo ele, a coleta de dados operacionais não é o forte em TI, mas isso precisa mudar, ?porque a estrutura da nuvem ? pública, privada ou hibrida ? traz complexidade, que é inimiga do tempo; é por isso que acreditamos que a análise preditiva se tornará um artigo essencial para TI muito em breve.

Além da habilidade de fornecer alerta de falha, esses sistemas também avaliam problemas up time, disponibilidade de aplicativos e ausência de problemas de escalamento. Ferramentas como a Service Health Analiyzer, da Hewlett-Packard, Tivoli potencializado pela SPSS da IBM e outros sistemas de fornecedores como a Netuitive, CA e EMC dependem muito de grandes quantidades de big datas. ?Grandes fluxos de informações em tempo real são a alma do sistema de análise preditiva?.

Anteriormente, os sistemas de análise preditiva estavam disponíveis na forma de SDKs somente para infraestrutura de TI. Agora, os fornecedores projetam, constroem e comercializam o serviço especificamente para o uso de infraestrutura de TI, ?que economiza tempo de implantação, esforço de desenvolvimento e custo?.

Análise preditiva é um novo conceito de TI, e McTigue diz que há problemas em vender a ideia. Um dos contras é que o custo dos sistemas é alto, e exigem ?bom fluxo de métrica para todos os níveis da infraestrutura?, o que significa que apenas grandes empresas estão preparadas para a adoção imediata e que, como qualquer nova tecnologia, há uma curva de aprendizagem envolvida. ?A barreira primária de adoção é ter o fluxo de métricas disponível para o sistema de toda infraestrutura, bem como a integração do sistema e processos do dia-a-dia para que a TI possa de fato agir com base nas previsões?.

McTigue observou que na pesquisa InformationWeek Virtualization Management Survey, os questionados foram convidados a listar uma dúzia de recursos com base na importância e na alta disponibilidade foi o critério número um. A análise preditiva pode conseguir isso ajudando a superar a complexidade, mas ele também alerta que as empresas precisam se posicionar, pois os dados crescem exponencialmente em complexidade, ?e isso aumenta à medida que adotamos arquiteturas cada vez mais avançadas?.

Automatização é o objetivo final do sistema de análise preditivo, já que ?todos os dados preditivos no mundo não são úteis se não agirmos rápido?.  Ainda sim, segundo ele, a pesquisa descobriu que quase metade dos questionados (40%) caracterizam o uso de ferramentas de automação de datacenter como significativo ou extenso. Ao mesmo tempo, 27% relatam problemas de rede a cada dia ou semana e 32% afirmam não ter problema no servidor com a mesma frequência. Ele cita problemas de confiança como outra barreira para adoção.

A tecnologia ainda é uma criança, mas o nível de desenvolvimento no ano passado prova que o recurso chegou para ficar. E isso faz sendo, porque as empresas continuam a lançar mais dados, negócios voltados apenas à interne e operações de negócios, ?é preciso monitorar de perto, já que é um grande ingrediente tanto na rentabilidade quanto na viabilidade?.

Tradução: Alba Milena, especial para o IT Web | Revisão: Thaís Sabatini