A observabilidade tem ganhado cada vez mais força nas operações de TI. Mas é preciso deixar bem definido este conceito para não confundi-lo com o monitoramento.
A observabilidade ajuda a identificar problemas em aplicações modernas antes que eles afetem o desempenho. Isso acontece ao monitorar tudo o que entra e sai da tecnologia utilizada. Com as ferramentas certas, é possível coletar e analisar dados, entender a experiência do usuário, acompanhar a infraestrutura e a rede. Assim, os problemas são resolvidos antes que prejudiquem os resultados do negócio.
Já o monitoramento acompanha e registra dados para avaliar a saúde do sistema por meio de métricas específicas. Enquanto a observabilidade vai além, permitindo uma análise mais profunda para entender as causas dos problemas e agir de forma proativa.
O papel da IA Generativa
A observabilidade tem sido potencializada por meio da inteligência artificial generativa ao transformar grandes volumes de dados em insights acionáveis de forma autônoma. Com algoritmos avançados, a IA Gen consegue identificar padrões ocultos, prever anomalias e até sugerir resoluções antes mesmo que uma falha aconteça. Além disso, sua capacidade de gerar análises contextuais reduz a sobrecarga das equipes de TI, permitindo que elas se concentrem em decisões estratégicas.
Desafios de diagnóstico e proatividade nas plataformas de observabilidade
Resolver problemas rapidamente em seus ambientes de TI é um problema constante nas empresas. A complexidade das arquiteturas distribuídas e das nuvens híbridas dificulta a detecção de falhas, já que os dados são gerados em diversos pontos e muitas vezes não apresentam correlações óbvias. Isso, somado ao tempo necessário para analisar logs e métricas, prejudica a resposta rápida e impacta a estabilidade dos serviços.
Ao integrar a IA generativa às plataformas de observabilidade, esse cenário muda totalmente. É possível identificar precocemente possíveis falhas, processando grandes volumes de dados em tempo real e correlacionando informações de maneira precisa. Com alertas mais assertivos e sugestões de ações corretivas automatizadas, as empresas conseguem agir de forma mais rápida e eficaz, garantindo uma experiência mais estável aos usuários.
Integração de IA Generativa
As empresas de observabilidade que adotam a IA generativa têm se destacado no mercado, especialmente aquelas que integraram análise preditiva e automação em suas plataformas. Um dos principais diferenciais dessas companhias é a interface de linguagem natural, que facilita a interação dos operadores com as ferramentas, tornando o processo mais eficiente e intuitivo.
Em vez de lidar com painéis complexos ou analisar grandes volumes de dados, os profissionais podem perguntar diretamente ao sistema, como: “Quais anomalias foram detectadas na última hora?” ou “Há alguma falha prevista para o próximo pico de tráfego?”. A IA generativa processa essas consultas, correlaciona informações e sugere ações corretivas baseadas em aprendizados anteriores, tornando o processo de diagnóstico e resolução mais eficiente.
Futuro da IA Generativa na Observabilidade
Conforme a IA Generativa evolui, ela tornará a observabilidade mais inteligente e autônoma. No futuro, a expectativa é que, além de sugerir soluções, a IA seja capaz de executar ações corretivas automaticamente, reduzindo ainda mais a necessidade de intervenção humana.
No futuro, sistemas cada vez mais autônomos reforçarão a resiliência das empresas, impulsionando a inovação e garantindo operações mais ágeis e seguras.
*Por Marcos Souto, Diretor de Soluções Integradas da N&DC.
