Preveja violações de SLA antes que elas aconteçam com IA.

O estado atual das ferramentas de automação de carga de trabalho

Ferramentas de automação de cargas de trabalho e agendadores são há muito tempo essenciais nas operações de TI. Elas automatizam tarefas rotineiras, agendam fluxos de trabalho orientados a eventos e gerenciam trabalhos em lote. Mas o ecossistema de TI atual é tão complexo que mesmo essas ferramentas críticas muitas vezes carecem da observabilidade preditiva necessária para evitar violações de SLA.

Fusões e aquisições introduzem soluções conflitantes de gestão da carga de trabalho. A rotatividade de pessoal leva a lacunas de conhecimento. Embora muitas empresas visem consolidar, Primeiramente, eles precisam ter total visibilidade de como as cargas de trabalho operam para facilitar uma transição tranquila. Como a TI determina quais sistemas estão gerenciando quais SLAs? Como planejar mudanças sem interromper as operações comerciais?

A complexidade, o risco e o custo da mudança para soluções de automação de cargas de trabalho muitas vezes levam as organizações a aceitar o status quo. Em vez de prevenir violações de SLA, as equipes reagem a elas, convocando especialistas para resolver cada problema depois que ele ocorre. Mas mesmo pequenos atrasos se acumulam. Se apenas cinco a vinte membros da equipe gastam horas por mês solucionando problemas relacionados a falhas no SLA, isso representa potencialmente 40 horas de produtividade perdida — tempo que poderia ser investido em inovação nos negócios.

Se isso lhe parece familiar, é hora de... A transição da resolução reativa de problemas para a gestão proativa de SLAs. A IA pode ajudar.

IA assistida vs. IA não assistida

Existem diferentes tipos de IA, e compreender seus papéis é crucial para uma gestão eficaz de SLAs.

• Participou do IA Requer intervenção humana. Gera respostas quando solicitado, como a criação de código, histórias ou respostas a perguntas específicas.
• IA não assistida, Por outro lado, funciona de forma autônoma. Monitora continuamente as cargas de trabalho, prevê violações de SLA e toma medidas corretivas, sem esperar pela intervenção humana.

Para gerenciamento de SLA, A IA não supervisionada é a opção mais eficaz. Em vez de reagir a violações de SLA depois que elas ocorrem, a IA avalia continuamente as dependências das tarefas, identifica fluxos de trabalho em risco e aplica medidas corretivas para evitar falhas antes que elas aconteçam.

Como a IA prevê e previne violações de SLA

A IA transforma a gestão da carga de trabalho, eliminando surpresas e garantindo a resolução proativa de problemas. Veja como:

• Análise preditiva: a IA analisa dados históricos para identificar padrões e prever violações de SLA antes que elas ocorram. Isso permite que as equipes de TI abordem os riscos de forma proativa, garantindo maior conformidade com os SLAs e tempos de resolução mais rápidos.
• Agendamento inteligente de cargas de trabalho: a IA considera a disponibilidade de recursos, as dependências e os SLAs para otimizar o agendamento de tarefas e reduzir gargalos, liberando as equipes de TI para se concentrarem em iniciativas estratégicas.
• Análise da causa raiz: A IA ajuda a identificar a causa raiz das interrupções na carga de trabalho, permitindo uma resolução de problemas mais rápida e prevenindo a recorrência dos mesmos.
• Observabilidade e previsibilidade: IA e ML proporcionam insights profundos sobre ecossistemas de cargas de trabalho. Ao detectar anomalias em tempo real e aprender com tendências passadas, a IA aprimora a conformidade com os SLAs e a eficiência operacional.

De sistemas isolados à verdadeira observabilidade

Para gerenciar SLAs com eficácia, a IA deve supervisionar todo o ecossistema de cargas de trabalho. Independentemente de sua organização utilizar mainframes, sistemas abertos ou múltiplas plataformas de gerenciamento de cargas de trabalho, a IA proporciona visibilidade essencial e oferece observabilidade preditiva em todas as soluções de automação.

O AI Predictive Pulse é uma solução de IA autônoma que se integra perfeitamente a qualquer uma das ferramentas de automação de cargas de trabalho da Rocket Software. Ele fornece uma visão unificada do desempenho da carga de trabalho e mitiga proativamente os riscos de SLA.

Organizações que implementaram o AI Predictive Pulse já estão observando benefícios significativos:

Tempo médio de previsão de 4 horas para antecipar e prevenir violações de SLA.
Redução drástica no tempo necessário para planejar mudanças — de semanas para horas.
90% de precisão na previsão de atrasos em trabalhos em lote

Para descobrir como o AI Predictive Pulse pode ajudar sua organização a prever e evitar violações de SLA, baixe nossa ficha técnica ou solicite uma demonstração hoje mesmo.