Em um banco de grande porte, o time de operações de TI enfrenta dificuldades para monitorar a grande quantidade de eventos e alertas provenientes de diversos sistemas e ferramentas. O time está considerando implementar uma solução baseada em Inteligência Artificial (IA) para automatizar as tarefas operacionais (AiOps) de identificação de problemas e de redução do tempo de resposta a incidentes críticos.
Nesse contexto, o uso de IA é possível, pelo fato de a AiOps, nesse caso,
- A focar apenas a coleta de logs e relatórios de desempenho de sistemas, fornecendo somente dados para os administradores, sem integrar a automação de tarefas.
- B usar aprendizado de máquina para processar grandes volumes de dados em tempo real, identificar padrões e prever falhas antes que ocorram, permitindo a automação de correções de problemas críticos com mínima intervenção manual.
- C utilizar redes neurais para aumentar a complexidade das tarefas operacionais e realizar decisões mais informadas, mas sem automatizar processos em tempo real.
- D usar algoritmos baseados em regras fixas para corrigir incidentes de forma reativa, não considerando dados históricos nem possíveis falhas futuras.
- E aumentar a capacidade dos servidores físicos para lidar com picos de demanda em tempo real, para prever e evitar falhas.