Comparação das 10 principais plataformas de AIOps
As plataformas de AIOps aplicam aprendizado de máquina e TI agêntica a tarefas de operações de TI, como detecção de anomalias, correlação de eventos e análise de causa raiz. Comparamos as 10 principais plataformas de AIOps com base em seus recursos principais e diferenciais, planos de preços e casos de uso primários.
Principais recursos das plataformas de AIOps
Produto | Detecção de anomalias com ML | Correção automatizada | Correlação de eventos / redução de ruído | RCA automatizada / com IA | Análise preditiva |
|---|---|---|---|---|---|
Limitado | ✓ | Limitado | Limitado | Limitado | |
BigPanda | Limitado | Limitado | ✓ | ✓ | Limitado |
Datadog | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | Limitado |
Dynatrace | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
IBM Instana | ✓ | Limitado | ✓ | ✓ | Limitado |
LogicMonitor | ✓ | Limitado | ✓ | ✓ | ✓ |
New Relic | ✓ | Limitado | ✓ | ✓ | Limitado |
OpenText OpsBridge | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
Splunk ITSI | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
Zenoss Cloud | ✓ | Limitado | ✓ | ✓ | ✓ |
Observação: todas as tabelas estão em ordem alfabética. Nossos assinantes são listados primeiro.
Recursos diferenciais das ferramentas de AIOps
Comparação das 10 principais plataformas de AIOps
NinjaOne
O Patch Intelligence IA da NinjaOne combina IA generativa, informações de patches de terceiros e telemetria anonimizada de falhas/rollbacks da NinjaOne. Ele reavalia o status dos patches a cada seis horas e pode alterar automaticamente um patch, antes aprovado, para Manual ou Rejeitar quando detecta problemas conhecidos ou taxas elevadas de falha/rollback.
O Katana IA, que está em Acesso Antecipado, é um agente integrado ao produto com RBAC e um kill switch.
Figura 1: imagem mostrando como os dados do Patch Intelligence IA aparecem na coluna KB Analysis, em Patching.
BigPanda
O L1 Agent da BigPanda executa runbooks predefinidos do cliente por meio de um worker em contêiner on-premises. O worker faz conexões mTLS de saída, não mantém credenciais permanentes, obtém credenciais de curta duração por meio de uma função de serviço definida pelo cliente e executa fluxos de trabalho pré-registrados. Etapas de diagnóstico somente leitura podem ser executadas sem aprovação; ações corretivas, como reiniciar um serviço, exigem aprovação explícita.
Datadog
O Bits Investigation da Datadog executa um ciclo iterativo: formula uma hipótese de causa raiz, consulta a telemetria, avalia as evidências e, em seguida, revisa ou elimina hipóteses.
Ele pode inspecionar métricas, logs, traces, estado de monitores, RUM, Synthetics, dependências de serviços, incidentes, dashboards e fontes externas, como o Confluence. A interface registra a investigação tanto como um log cronológico de etapas quanto como uma árvore de hipóteses.
Dynatrace
A Dynatrace armazena sua topologia Smartscape como nós e relacionamentos no Grail. A DQL pode pesquisar essa topologia e seguir relacionamentos entre serviços, processos, hosts, recursos de nuvem e componentes do Kubernetes.
O Davis, da Dynatrace, correlaciona eventos que compartilham uma causa raiz inferida em um único problema e armazena a entidade Smartscape identificada como causa raiz, além das entidades afetadas. Como o Grail armazena a topologia junto com logs, spans, métricas e eventos, as consultas DQL podem percorrer dependências e enriquecer a telemetria com o contexto das entidades.
IBM Instana
O Intelligent Incident Investigation da Instana cria e testa hipóteses em relação ao ambiente monitorado. A investigação registra quais hipóteses foram testadas, quais evidências foram coletadas e quais componentes foram inspecionados.
Depois que uma causa é aceita, a Instana pode gerar um runbook de correção passo a passo e produzir um script Bash ou um playbook Ansible para etapas individuais de correção, exportando-o em seguida para revisão e implantação.
Figura 2: painel de investigação com IA agêntica do IBM Instana.1
LogicMonitor
O Edwin IA Investigation da LogicMonitor consome alertas, métricas, logs, solicitações de mudança, resultados de diagnóstico e saídas de correção para construir uma linha do tempo do incidente, uma análise de impacto e a causa provável.
O Edwin correlaciona alertas em “Insights”, e seu agente pode operar globalmente ou no contexto de um alerta/Insight específico. O sistema de investigação trabalha sobre os objetos de incidente correlacionados da LogicMonitor e seus metadados associados.
New Relic
O servidor MCP da New Relic dá a agentes de IA externos acesso a funções específicas de observabilidade. As ferramentas disponíveis incluem converter perguntas em linguagem natural para NRQL, gerar relatórios de alertas e de impacto nos usuários, analisar o impacto de implantações, pesquisar traces, detectar traces anômalos e mapear dependências de serviços upstream e downstream.
OpenText OpsBridge
Para operações de TI, o Aviator da OpenText pode trabalhar com produtos da OpenText de observabilidade, gerenciamento de serviços, automação, CMDB e gerenciamento de ativos.
A OpenText também oferece o Aviator Studio para criar e implantar agentes personalizados, enquanto o Service Management Aviator cuida de fluxos de trabalho privados de IA generativa para casos de uso de suporte e gerenciamento de serviços.
Splunk ITSI
O Event iQ Detect analisa dados históricos de eventos notáveis para recomendar quais campos devem ser usados para agrupar alertas em episódios.
A correlação atual oferece suporte a correspondência exata, correspondência normalizada, extração de padrões, correspondência aproximada, similaridade semântica, topologia de serviços compartilhada e relacionamentos pai/filho do CMDB. A similaridade semântica usa limites de confiança configuráveis, enquanto as políticas de agregação podem classificar campos e combiná-los com lógica AND/OR.
Figura 3: exemplo de agrupamento de alertas do Event iQ Detect no ITSI.2
Zenoss Cloud
O Zenoss Service Impact mantém um modelo de dependências que liga serviços à infraestrutura da qual dependem: por exemplo, processos de aplicação → SO → VM → hipervisor → datastore/armazenamento. O modelo é atualizado quando a infraestrutura monitorada se move ou muda.
Quando uma dependência gera um evento de estado ou de limite, o Service Impact propaga seu efeito pelo modelo de dependências e pode identificar o evento de infraestrutura subjacente responsável pelo estado no nível do serviço.
Figura 4: exemplo de um evento de hipervisor do Zenoss Service Impact.3
Casos de uso de AIOps com exemplos reais
Detecção de Anomaly
A detecção de Anomaly sinaliza desvios do comportamento normal antes que ocorram interrupções. O Watchdog da Datadog calcula proativamente uma linha de base do comportamento esperado e detecta padrões anômalos sem configuração manual de alertas, consultando até três semanas anteriores para levar em conta a sazonalidade.
O Watchdog também analisa os logs ingeridos no momento da entrada em busca de padrões anômalos, como aumentos repentinos no status de aviso ou de erro.4
Análise automatizada de causa raiz
A análise automatizada de causa raiz rastreia um incidente até a falha de origem em sistemas distribuídos. O mecanismo de causalidade do Davis IA, da Dynatrace, coleta todos os traces distribuídos ao longo da pilha horizontal quando um evento é disparado, continuando a análise automaticamente quando um serviço chamado também é marcado como não íntegro.5
Redução de ruído de alertas
A redução de ruído de alertas agrupa alertas relacionados para diminuir a fadiga operacional. O Intelligent Alert Grouping da PagerDuty consolida alertas relacionados em um único incidente usando aprendizado de máquina.6
A BigPanda aplica mecanismos de desduplicação exata, temporal e baseada em padrões para mesclar alertas em incidentes.7
Monitoramento da integridade da infraestrutura
O monitoramento preditivo da integridade da infraestrutura tem como alvo endpoints e dispositivos. A NinjaOne oferece visibilidade em tempo real de métricas no nível do dispositivo, incluindo carga de CPU, utilização de memória e integridade do disco, com alertas baseados em limites que são acionados antes que os usuários finais relatem problemas.
Correção assistida por IA
A correção automatizada ou assistida por IA passa da detecção à ação. O Dynatrace Davis CoPilot for Workflows incorpora IA generativa para resumir problemas de forma automática, propor etapas de correção e editar de forma autônoma manifestos do Kubernetes para auto-scaling por meio de automações do GitHub. 8
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Ela trabalhou anteriormente como recrutadora em empresas de gerenciamento de projetos e consultoria. Sıla possui mestrado em Psicologia Social e bacharelado em Relações Internacionais.
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