AIOps
Sua operação monitora tudo. Então por que ainda recebe tantos alertas?
No artigo Por que tantas operações de TI continuam apagando incêndios?, compartilhei uma reflexão sobre um problema recorrente nas operações de TI. Ao longo dos anos, ampliamos significativamente nossa capacidade de monitorar ambientes, coletar dados e acompanhar o comportamento de infraestruturas, aplicações e serviços. Ainda assim, muitas equipes continuam enfrentando dificuldades para transformar toda essa informação em decisões rápidas e seguras.
Esse problema fica ainda mais evidente quando ocorre um incidente relevante.
Em poucos minutos, diferentes ferramentas começam a registrar sinais do que está acontecendo. A infraestrutura apresenta degradação. Uma aplicação responde mais lentamente. O banco de dados aumenta o tempo de processamento. Um componente de rede apresenta perda de desempenho. Usuários começam a relatar instabilidade. Novos chamados são abertos e, quase ao mesmo tempo, surgem alertas em diferentes plataformas.
Cada uma dessas informações pode estar correta.
O problema é que elas chegam de forma isolada.
As ferramentas de monitoramento foram desenvolvidas para observar partes específicas do ambiente. Algumas acompanham servidores e equipamentos de rede. Outras analisam aplicações, bancos de dados, serviços em nuvem, logs ou experiência digital. Cada plataforma oferece uma visão valiosa, mas limitada ao universo que consegue enxergar.
Quando uma falha atravessa várias camadas da operação, essas visões fragmentadas passam a gerar uma grande quantidade de eventos relacionados ao mesmo problema.
É assim que se forma uma tempestade de alertas.
Um único incidente pode produzir dezenas ou até centenas de notificações. O servidor informa utilização elevada de recursos. A aplicação registra aumento no tempo de resposta. O banco de dados aponta conexões lentas. A ferramenta de experiência digital identifica degradação na jornada do usuário. O sistema de gestão de serviços recebe chamados de áreas diferentes.
Nenhum desses sinais é necessariamente falso. Na maioria das vezes, todos descrevem efeitos reais do mesmo incidente.
A dificuldade está em compreender rapidamente como eles se relacionam.
Durante muitos anos, o principal desafio das operações era ampliar a cobertura do monitoramento. Havia componentes importantes sem acompanhamento adequado, aplicações críticas com pouca visibilidade e falhas que só eram percebidas depois que os usuários começavam a reclamar.
Esse cenário levou as organizações a investir em novas ferramentas, ampliar a coleta de métricas e criar alertas para praticamente todos os elementos relevantes do ambiente.
Foi uma evolução necessária.
Hoje, porém, em muitas operações, o problema já não está na ausência de informação. Está no excesso.
Quanto maior a cobertura do monitoramento, maior tende a ser o volume de eventos gerados durante uma falha. Ambientes mais distribuídos, com aplicações dependentes de vários serviços, infraestruturas híbridas e integrações com terceiros, ampliam ainda mais esse efeito.
A operação passa a enxergar mais, mas nem sempre consegue compreender melhor.
Essa diferença é importante.
Monitorar significa observar comportamentos, identificar desvios e registrar eventos. Compreender um incidente exige relacionar essas informações, reconstruir a sequência dos acontecimentos e distinguir a origem do problema de suas consequências.
Na prática, boa parte do esforço das equipes ainda está concentrada nessa etapa.
Quando vários alertas surgem ao mesmo tempo, profissionais de diferentes áreas iniciam suas próprias análises. A equipe de infraestrutura verifica servidores. A equipe de aplicações consulta logs. O time de banco de dados avalia consultas e conexões. A rede é analisada. O suporte organiza os chamados recebidos.
Cada grupo tenta confirmar se o problema está sob sua responsabilidade.
Esse trabalho é necessário, mas frequentemente ocorre de forma paralela e pouco coordenada. Como cada equipe observa apenas uma parte do ambiente, o incidente pode parecer diferente dependendo do ponto de vista de quem está analisando.
Enquanto isso, o tempo de indisponibilidade continua aumentando.
Em alguns casos, a equipe consegue restaurar o serviço rapidamente porque alguém reconhece um padrão já conhecido. Em outros, a investigação depende da experiência de profissionais específicos que conhecem profundamente o ambiente e conseguem conectar informações dispersas.
Esse conhecimento é valioso, mas não deveria ser o único mecanismo capaz de dar sentido aos alertas.
Quando a interpretação depende exclusivamente da memória e da experiência individual, a operação se torna vulnerável. Mudanças na equipe, crescimento do ambiente ou aumento da complexidade podem reduzir rapidamente a capacidade de resposta.
O excesso de alertas também produz outro efeito conhecido pelas equipes operacionais: a perda gradual de confiança nas notificações.
Quando um alerta é acionado com muita frequência e raramente exige uma ação concreta, ele começa a ser tratado como ruído. Limites são ajustados para reduzir ocorrências. Notificações são silenciadas. Alguns eventos deixam de receber a mesma atenção.
Esse comportamento é compreensível. Nenhuma equipe consegue manter o mesmo nível de concentração diante de centenas de mensagens sem prioridade clara.
O risco surge quando, em meio a alertas repetitivos, aparece justamente o sinal que deveria ter sido percebido mais cedo.
A fadiga de alertas não acontece porque os profissionais deixaram de se importar com a operação. Ela surge quando o sistema exige atenção constante sem oferecer contexto suficiente para orientar essa atenção.
Esse é um ponto que merece cuidado.
Muitas organizações procuram resolver o problema ajustando limites, desativando notificações ou reduzindo o número de regras. Essas medidas podem ser necessárias, principalmente quando há configurações inadequadas ou alertas sem utilidade operacional.
Mas reduzir o volume de notificações não resolve, por si só, a dificuldade de compreender os incidentes.
Uma operação pode receber menos alertas e continuar sem saber como eles se relacionam.
O avanço mais importante ocorre quando a organização deixa de analisar eventos apenas de forma individual e passa a tratá-los como partes de uma mesma ocorrência.
Isso exige uma visão que atravesse as ferramentas.
Imagine, por exemplo, que uma falha em um serviço de autenticação afete várias aplicações. Cada aplicação pode gerar alertas próprios. Usuários podem abrir chamados diferentes. Componentes de infraestrutura podem apresentar alterações de comportamento. A equipe pode, inicialmente, interpretar todos esses sinais como problemas independentes.
Quando os eventos são analisados em conjunto, o cenário muda.
A proximidade de horário, a dependência comum entre as aplicações e a sequência dos sintomas ajudam a revelar que existe uma única origem para diversas ocorrências.
O volume de informação continua sendo o mesmo. O que muda é a forma como ele é organizado.
Em vez de dezenas de alertas disputando a atenção da equipe, a operação passa a enxergar um incidente principal, seus impactos e os componentes relacionados.
Esse tipo de correlação representa uma mudança relevante na maturidade operacional.
A pergunta deixa de ser apenas “qual alerta foi gerado?” e passa a ser “o que esse conjunto de alertas está mostrando?”.
Parece uma diferença pequena, mas ela altera completamente o processo de resposta.
Quando a equipe recebe contexto, consegue priorizar melhor, envolver as áreas corretas e evitar investigações desnecessárias. Chamados relacionados podem ser agrupados. Sintomas deixam de ser tratados como causas independentes. A comunicação entre os times se torna mais objetiva.
A operação passa a gastar menos tempo organizando informações e mais tempo atuando sobre o problema real.
Essa evolução não significa substituir as ferramentas de monitoramento existentes.
Ao contrário.
As plataformas especializadas continuam sendo essenciais porque produzem os sinais que permitem compreender o ambiente. Métricas, logs, eventos, chamados e dados de experiência são partes importantes da análise.
O que falta, em muitos casos, é uma camada capaz de conectar essas informações.
Essa camada não precisa eliminar a lógica já construída ao longo dos anos. Ela deve aproveitar os investimentos existentes e dar mais sentido ao que as ferramentas já produzem.
É nesse ponto que abordagens de AIOps começam a ganhar relevância.
O valor não está simplesmente em aplicar inteligência artificial sobre um grande volume de dados. Está em combinar regras, histórico, topologia, relacionamentos e padrões de comportamento para reduzir a fragmentação da operação.
Em alguns cenários, a correlação pode ser baseada em relações conhecidas e critérios objetivos. Em outros, modelos de inteligência artificial ajudam a identificar semelhanças, recorrências e padrões difíceis de perceber manualmente.
O melhor resultado costuma surgir da combinação dessas abordagens.
Regras determinísticas continuam sendo importantes quando a relação entre os eventos é conhecida. A inteligência artificial acrescenta capacidade de análise em situações nas quais o ambiente é mais dinâmico ou os padrões não são tão evidentes.
O objetivo não é substituir o julgamento das equipes.
É permitir que esse julgamento aconteça com melhores informações.
Esse cuidado é importante porque o debate sobre inteligência artificial, muitas vezes, cria expectativas irreais. Nenhuma tecnologia elimina completamente a necessidade de conhecimento operacional. Ambientes críticos continuam exigindo profissionais capazes de avaliar riscos, validar hipóteses e decidir a melhor forma de atuação.
A diferença é que esses profissionais não deveriam precisar começar cada incidente organizando manualmente centenas de alertas.
Quando a tecnologia consegue reduzir o ruído e apresentar os eventos dentro de um contexto comum, a equipe passa a atuar em um nível mais estratégico.
Em vez de procurar o problema em meio a uma grande quantidade de notificações, pode concentrar sua experiência na avaliação das causas mais prováveis, dos impactos e das ações necessárias para restaurar o serviço.
Essa transformação também muda a forma como a eficiência da operação deve ser medida.
Durante muito tempo, ampliar o número de itens monitorados foi considerado um indicador de evolução. Em parte, continua sendo. Uma operação sem cobertura adequada permanece exposta a falhas que podem passar despercebidas.
Mas a quantidade de componentes monitorados não revela, sozinha, a capacidade de resposta.
É possível monitorar milhares de elementos e ainda depender de longas reuniões para entender um incidente.
É possível manter dashboards detalhados e continuar investigando sintomas de forma isolada.
É possível receber alertas em tempo real e ainda descobrir tarde demais qual deles realmente importava.
Por isso, operações mais maduras começam a observar outros sinais.
Avaliam quanto tempo a equipe leva para compreender o impacto de um evento. Verificam quantas notificações estão associadas ao mesmo incidente. Identificam quantos chamados foram abertos para sintomas de uma única falha. Analisam quanto esforço foi gasto antes de localizar a causa provável.
Essas medidas ajudam a mostrar se o monitoramento está, de fato, apoiando a tomada de decisão ou apenas ampliando o volume de informação disponível.
No fim, a questão não está em escolher entre monitorar mais ou monitorar menos.
Está em monitorar melhor.
Isso significa garantir cobertura adequada, melhorar a qualidade dos alertas e, principalmente, criar mecanismos para relacionar os diferentes sinais produzidos pelo ambiente.
Uma operação eficiente não é aquela que deixa de receber alertas.
É aquela que consegue compreender, com rapidez, quais alertas pertencem ao mesmo problema, quais representam apenas consequências e quais realmente exigem uma decisão.
A tempestade de alertas não é apenas um problema de volume.
É um problema de contexto.
E, à medida que os ambientes se tornam mais distribuídos e interdependentes, a capacidade de construir esse contexto deixa de ser uma melhoria desejável e passa a ser uma competência essencial para qualquer operação que pretenda responder com velocidade e segurança.
O próximo texto da série, “Detectar um incidente é fácil. Difícil é encontrar a causa raiz”, aprofundará essa discussão. A proposta será analisar por que sintomas costumam aparecer em lugares diferentes da origem da falha e como isso influencia o tempo de diagnóstico e recuperação dos serviços.
Para refletir
Ao observar sua operação, vale analisar se os alertas ajudam a organizar a resposta aos incidentes ou se apenas ampliam a quantidade de informações que precisam ser interpretadas.
Um único problema costuma gerar quantas notificações?
As equipes conseguem perceber rapidamente que diferentes eventos estão relacionados?
Os alertas indicam prioridade e impacto ou apenas registram que algo saiu do comportamento esperado?
O tempo da equipe é utilizado para resolver o incidente ou para descobrir quais sinais realmente merecem atenção?
As respostas ajudam a identificar se o desafio atual está na cobertura do monitoramento ou na capacidade de transformar eventos dispersos em uma visão clara do que está acontecendo.
Sobre o autor
Paulo Florêncio de Menezes é cofundador da Target Solutions e atua há mais de 15 anos em projetos relacionados a infraestrutura, monitoramento, observabilidade, automação e operações de TI e Telecom.
É graduado em Processamento de Dados pela Universidade Federal do Amazonas (UFAM), possui MBA em Gestão Empresarial pela Fundação Dom Cabral (FDC) e Mestrado Profissional em Economia pela Fundação Getulio Vargas (FGV).
Em sua pesquisa de Mestrado, desenvolveu o IBEOP-IA (Índice Brasileiro de Exposição Ocupacional Potencial à Inteligência Artificial), investigando a exposição potencial das ocupações brasileiras às capacidades da IA por meio da combinação de dados ocupacionais, patentes de inteligência artificial e técnicas de processamento de linguagem natural.
Sobre a Target Solutions
A Target Solutions atua há mais de 15 anos apoiando organizações na evolução de suas operações de infraestrutura, monitoramento, observabilidade, automação e AIOps. Ao longo desse período, participou de projetos em ambientes complexos dos setores de Telecom, Tecnologia, Governo, Energia e grandes empresas, com foco no aumento da eficiência operacional e da confiabilidade dos serviços.
Como parte dessa experiência, desenvolveu o ARGUS, uma plataforma de AIOps que complementa as ferramentas já utilizadas pelas organizações. Integrando soluções de monitoramento, observabilidade e ITSM, o ARGUS cria uma camada de inteligência capaz de correlacionar eventos de múltiplas fontes, reduzir o ruído operacional e oferecer mais contexto para a identificação da causa raiz e a tomada de decisões técnicas.
Conheça mais em ARGUS AIOps.