La creciente complejidad de las infraestructuras y aplicaciones está planteando retos significativos para los equipos de TI, quienes deben emplear una gran cantidad de tiempo en identificar problemas operativos, solucionar incidencias y realizar tareas de mantenimiento repetitivas. Esta carga de trabajo desvía recursos cruciales de la innovación y de iniciativas estratégicas. En este contexto, la inteligencia artificial para operaciones de TI (AIOps) emerge como una solución transformadora. Al automatizar flujos de trabajo operacionales, detectar anomalías y resolver incidentes con intervención humana mínima, AIOps permite a las organizaciones mejorar su eficiencia operativa y mantener la seguridad en la gestión de sus infraestructuras y aplicaciones.
Los desarrolladores tienen a su disposición herramientas innovadoras como Amazon Q Developer CLI y el Model Context Protocol (MCP) para crear soluciones AIOps que reducen el esfuerzo manual mediante interacciones en lenguaje natural. Amazon Q Developer facilita tareas que van desde la codificación y pruebas hasta el despliegue y modernización de aplicaciones. El MCP, por otro lado, actúa como un conector universal para modelos de inteligencia artificial, permitiendo interacción con sistemas externos y acceso a datos en tiempo real para asistencia contextual relevante.
La implementación de una solución AIOps de bajo código y sin código es el enfoque de este artículo, mostrando cómo las organizaciones pueden monitorizar, identificar y resolver eventos operativos mientras mantienen su postura de seguridad. A través del uso de MCP, Amazon Q Developer CLI puede realizar consultas operativas en lenguaje natural, tomando decisiones sobre qué servidores y herramientas utilizar según las necesidades planteadas.
Para validar la solución, se puede desplegar una plantilla de AWS CloudFormation que crea instancias de EC2 y buckets de S3 para realizar pruebas AIOps. Estos recursos deben ser eliminados al finalizar las pruebas para optimizar costos y seguridad.
El artículo también detalla casos de uso específicos, como la identificación y remediación de alta utilización de CPU en instancias de EC2, eliminación de acceso público a buckets de S3, y el cierre de puertos abiertos no deseados, todo mediante consultas en lenguaje natural a Amazon Q Developer CLI.
Esta metodología no solo busca gestionar de manera más eficiente los entornos complejos, sino también minimizar errores humanos a través de una interfaz conversacional. Se anima a los profesionales a explorar más casos de uso y proporcionar retroalimentación sobre esta herramienta innovadora.
