A falha dá sinais antes de acontecer. O AIOps age sobre eles.
Monitoramento, logs, métricas e eventos viram um só sinal. A IA detecta a anomalia, agrupa o ruído, aponta a causa raiz e dispara a correção antes que o serviço caia.
até 90% de redução de ruído de alertas
40–60% menos MTTR com causa raiz automatizada
24×7 detecção e remediação contínuas
Como o AIOps funciona
Cinco etapas que transformam ruído em ação.
Do dado bruto ao incidente resolvido, o AIOps fecha o ciclo de detecção, correlação e remediação sem intervenção manual nos casos conhecidos.
01
Coleta
Logs, métricas, eventos e traces de qualquer ferramenta chegam por conectores prontos ou API.
02
Baseline
O modelo aprende o comportamento normal de cada serviço por horário, dia e sazonalidade.
03
Detecção
O desvio do padrão vira um sinal de atenção com severidade antes do limiar fixo disparar.
04
Correlação
Alertas de várias origens colapsam em um incidente único com causa raiz provável e evidência.
05
Remediação
Runbook resolve a rotina sozinho ou encaminha ao analista certo, já com contexto e histórico.
Capacidades do produto
Seis recursos para operar com inteligência e antecipação.
Integração de dados universal
Reúne logs, métricas, eventos e traces de monitoramento, nuvem e infraestrutura local em um modelo único, sem trocar sua stack.
Detecção de anomalia
Identifica padrões fora da curva por serviço, antecipando problemas que limiares fixos não detectam.
Correlação de alertas
Agrupa alertas de múltiplas fontes com machine learning e reduz a enxurrada a poucos incidentes reais.
Causa raiz explicada
Aponta a origem provável do incidente em linguagem clara, com a evidência que sustenta a hipótese.
Remediação automatizada
Executa runbooks para tarefas conhecidas sob a governança que você define para cada serviço.
Conexão com CITSmart ITSM
A anomalia já nasce como incidente com dono e contexto, fechando o ciclo de detecção, atendimento e resolução.
Casos de uso
Do NOC que apaga incêndio ao que antecipa a falha.
O AIOps muda a postura operacional: da reação ao problema para a prevenção antes que o usuário perceba.
Serviço de pé antes do cliente sentir
Baseline por serviço antecipa a falha. O impacto no SLA é calculado antes do incidente, priorizando por serviço de negócio.
- Baseline aprendida por serviço
- Impacto de SLA calculado automaticamente
- Priorização por serviço de negócio
Capacidade e consumo sob controle
Tendência de saturação projetada com antecedência. Visão unificada de infraestrutura local e cloud com runbook de escala sob aprovação.
- Tendência de saturação projetada
- Visão unificada local + cloud
- Runbook de escala sob governança
Continuidade do serviço ao cidadão
Sazonalidade de demanda aprendida automaticamente. Trilha de auditoria completa e operação alinhada à governança pública.
- Sazonalidade de demanda aprendida
- Trilha de auditoria completa
- Operação alinhada à Lei nº 14.133/2021
Fila priorizada, não plantão de alertas
A fila do analista mostra apenas o que realmente exige atenção, com contexto e histórico. O incidente abre no ITSM automaticamente.
- Fila priorizada por impacto real
- Incidente abre no ITSM com contexto
- Sugestão de resolução histórica
O mercado já se moveu
AIOps saiu do laboratório e virou padrão operacional.
Organizações que operam com IA na infraestrutura respondem mais rápido, com menos equipe e mais disponibilidade garantida.
90%
de redução de ruído via correlação ML
Fonte · Gartner 60%
menos indisponibilidade com anomalia antecipada
Fonte · Forrester 40%
de redução de MTTR com causa raiz automatizada
Fonte · Forrester 70%
das empresas usarão agentes IA em infra até 2029
Fonte · GartnerAutonomia configurável
você define o controlePara cada serviço, escolha entre apenas notificar, sugerir o runbook ou executar a correção automática. O controle é granular.
Trilha de auditoria completa
cada ação registradaCada detecção, correlação e ação automática fica registrada com origem, evidência e responsável, pronta para auditoria.
ITSM integrado nativamente
ciclo fechadoA anomalia detectada já nasce como incidente no CITSmart ITSM com contexto, dono e histórico, sem reentrada de dados.
Baseline que aprende
não limiar fixoO modelo aprende o que é normal para cada serviço e horário, detectando desvios antes que o limiar fixo dispare.
Perguntas frequentes
Dúvidas comuns sobre o CITSmart AIOps.
O AIOps substitui as ferramentas de monitoramento que já temos?
Não. O AIOps se integra às ferramentas que você já usa (recebe dados de qualquer fonte) e adiciona a camada de correlação, detecção de anomalia e remediação por cima do que já existe.
Como a remediação automática é controlada?
Você define por serviço o nível de autonomia: apenas notificar, sugerir runbook, ou executar automaticamente. Ações sensíveis podem exigir aprovação humana antes da execução.
Quanto tempo leva para o modelo aprender a baseline?
O modelo começa a identificar padrões nas primeiras horas e se torna confiável após 1 a 2 semanas de dados, ajustando-se automaticamente a sazonalidades e mudanças de comportamento.
O AIOps funciona com infraestrutura on-premises?
Sim. O AIOps suporta infraestrutura on-premises, nuvem pública e ambientes híbridos, coletando dados por conectores prontos ou API sem exigir mudança de stack.
Próximo passo
Pare de descobrir o problema pela reclamação do usuário.
Veja o CITSmart AIOps detectar, correlacionar e agir sobre os sinais da sua operação em uma demonstração com dados do seu contexto.
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