A falha dá sinais antes de acontecer. O AIOps age sobre eles.
Monitoreo, registros, métricas y eventos se vuelven una sola señal. La IA detecta la anomalía, agrupa el ruido, señala la causa raíz y dispara la corrección antes de que el servicio caiga.
hasta 90% de reducción del ruido de alertas
40–60% menos MTTR com causa raiz automatizada
24×7 detección y remediación continuas
Como o AIOps funciona
Cinco etapas que convierten el ruido en acción.
Del dato en bruto al incidente resuelto, AIOps cierra el ciclo de detección, correlación y remediación sin intervención manual en los casos conocidos.
01
Recolección
Registros, métricas, eventos y trazas de cualquier herramienta llegan por conectores listos o API.
02
Línea base
El modelo aprende el comportamiento normal de cada servicio por horario, día y estacionalidad.
03
Detección
La desviación del patrón se vuelve una señal de atención con severidad antes de que se dispare el umbral fijo.
04
Correlación
Las alertas de varios orígenes colapsan en un incidente único con causa raíz probable y evidencia.
05
Remediación
El runbook resuelve la rutina por su cuenta o la deriva al analista correcto, ya con contexto e historial.
Capacidades del producto
Seis recursos para operar con inteligencia y anticipación.
Integración de datos universal
Reúne registros, métricas, eventos y trazas de monitoreo, nube e infraestructura local en un modelo único, sin cambiar su stack.
Detección de anomalías
Identifica patrones fuera de lo normal por servicio, anticipando problemas que los umbrales fijos no detectan.
Correlación de alertas
Agrupa alertas de múltiplas fontes com machine learning e reduz a enxurrada a poucos incidentes reais.
Causa raiz explicada
Señala el origen probable del incidente en lenguaje claro, con la evidencia que sostiene la hipótesis.
Remediación automatizada
Ejecuta runbooks para tareas conocidas bajo la gobernanza que usted define para cada servicio.
Conexión con CITSmart ITSM
La anomalía ya nace como incidente con responsable y contexto, cerrando el ciclo de detección, atención y resolución.
Casos de uso
Del NOC que apaga incendios al que anticipa la falla.
AIOps cambia la postura operativa: de reaccionar al problema a prevenirlo antes de que el usuario lo note.
Servicio en pie antes de que el cliente lo note
La línea base por servicio anticipa la falla. El impacto en el SLA se calcula antes del incidente, priorizando por servicio de negocio.
- Línea base aprendida por servicio
- Impacto de SLA calculado automaticamente
- Priorización por servicio de negocio
Capacidade e consumo sob controle
Tendencia de saturación proyectada con antelación. Visión unificada de infraestructura local y nube con runbook de escalado bajo aprobación.
- Tendencia de saturación proyectada
- Visión unificada local + nube
- Runbook de escalado bajo gobernanza
Continuidad del servicio al ciudadano
Estacionalidad de la demanda aprendida automáticamente. Traza de auditoría completa y operación alineada con la gobernanza pública.
- Sazonalidade de demanda aprendida
- Traza de auditoría completa
- Operación alineada con la Ley n.º 14.133/2021
Fila priorizada, no una guardia de alertas
La cola del analista muestra solo lo que realmente exige atención, con contexto e historial. El incidente se abre en el ITSM automáticamente.
- Cola priorizada por impacto real
- Incidente abre no ITSM com contexto
- Sugerencia de resolución histórica
El mercado ya se movió
AIOps salió del laboratorio y se volvió un estándar operativo.
Las organizaciones que operan con IA en la infraestructura responden más rápido, con menos equipo y más disponibilidad garantizada.
90%
de reducción de ruido vía correlación ML
Fonte · Gartner 60%
menos indisponibilidade com anomalia antecipada
Fonte · Forrester 40%
de reducción del MTTR con causa raíz automatizada
Fonte · Forrester 70%
de las empresas usará agentes de IA en infraestructura hacia 2029
Fonte · GartnerAutonomia configurável
usted define el controlPara cada servicio, elija entre solo notificar, sugerir el runbook o ejecutar la corrección automática. El control es granular.
Traza de auditoría completa
cada acción registradaCada detección, correlación y acción automática queda registrada con origen, evidencia y responsable, lista para auditoría.
ITSM integrado nativamente
ciclo fechadoLa anomalía detectada ya nace como incidente en CITSmart ITSM con contexto, responsable e historial, sin reingreso de datos.
Baseline que aprende
no un umbral fijoEl modelo aprende qué es normal para cada servicio y horario, detectando desvíos antes de que se dispare el umbral fijo.
Preguntas frecuentes
Dúvidas comuns sobre o CITSmart AIOps.
¿AIOps reemplaza las herramientas de monitoreo que ya tenemos?
No. AIOps se integra con las herramientas que usted ya usa (recibe datos de cualquier fuente) y agrega la capa de correlación, detección de anomalías y remediación por encima de lo que ya existe.
¿Cómo se controla la remediación automática?
Usted define por servicio el nivel de autonomía: solo notificar, sugerir el runbook o ejecutar automáticamente. Las acciones sensibles pueden exigir aprobación humana antes de ejecutarse.
¿Cuánto tarda el modelo en aprender la línea base?
El modelo empieza a identificar patrones en las primeras horas y se vuelve confiable tras 1 o 2 semanas de datos, ajustándose automáticamente a estacionalidades y cambios de comportamiento.
O AIOps funciona com infraestrutura on-premises?
Sí. AIOps soporta infraestructura on-premises, nube pública y entornos híbridos, recolectando datos por conectores listos o API sin exigir un cambio de stack.
¿Cómo contratar?
Por cuatro caminos: comercial directo, AWS Marketplace, SERPRO y TELEBRAS. Los organismos públicos suelen encontrar el camino más corto en las empresas estatales con las que ya tienen contrato. Los detalles de cada camino están en centralit.com.br/es/como-contratar.
Próximo paso
Deje de enterarse del problema por el reclamo del usuario.
Vea a CITSmart AIOps detectar, correlacionar y actuar sobre las señales de su operación en una demostración con datos de su contexto.
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