Los equipos de TI se enfrentan a desafíos crecientes mientras gestionan infraestructuras y aplicaciones cada vez más complejas. Muchas veces, estos profesionales dedican numerosas horas a identificar problemas operativos, solucionar incidencias y realizar tareas repetitivas de mantenimiento. Este cúmulo de trabajos operativos desvía recursos técnicos valiosos de la innovación y las iniciativas estratégicas. En este contexto, la inteligencia artificial para operaciones de TI (AIOps) se presenta como una solución transformadora. A través del uso de la inteligencia artificial, AIOps puede automatizar flujos de trabajo operacionales, detectar anomalías y resolver incidentes con mínima intervención humana. Esto permite a las organizaciones optimizar su eficiencia operativa manteniendo al mismo tiempo la seguridad en la gestión de sus infraestructuras y aplicaciones.
Los desarrolladores pueden aprovechar herramientas como Amazon Q Developer CLI y Model Context Protocol (MCP) para construir potentes soluciones AIOps que reduzcan el esfuerzo manual mediante interacciones en lenguaje natural. Amazon Q Developer ayuda a los profesionales de TI con diversas tareas que abarcan desde codificación, pruebas y despliegue, hasta la solución de problemas y la modernización de aplicaciones. A través de MCP, Amazon Q puede conectarse con herramientas y servicios personalizados mediante una interfaz estandarizada, permitiendo automaciones operativas más sofisticadas.
Este artículo se centra en cómo implementar una solución AIOps de bajo código y sin código que ayude a las organizaciones a monitorizar, identificar y solucionar eventos operativos mientras mantienen su postura de seguridad. Se muestran las tecnologías empleadas para automatizar tareas repetitivas, agilizar la respuesta ante incidentes y mejorar la eficiencia operativa.
El MCP actúa como un conector universal para modelos de inteligencia artificial, permitiendo la interacción con sistemas externos y la obtención de datos en tiempo real. Este enfoque proporciona una asistencia contextual relevante, accediendo a la información necesaria para realizar tareas.
El proceso de configuración de MCP en Amazon Q Developer CLI se realiza a través de archivos JSON, donde se crea un cliente MCP que permite realizar consultas operativas en lenguaje natural. La plataforma toma decisiones sobre qué servidores MCP utilizar o qué herramientas invocar según la consulta planteada por el usuario.
Para probar la solución, se puede implementar una plantilla de AWS CloudFormation que despliega instancias de EC2 y buckets de S3 para realizar diversas pruebas de AIOps. Al finalizar las pruebas, se deberán eliminar los recursos creados para optimizar costos y mejorar la seguridad.
Este artículo no solo detalla el proceso de implementación de AIOps, sino que también incluye casos de uso específicos, como la identificación y remediación de una alta utilización del CPU en instancias de EC2, la 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.
Así, la solución AIOps no solo ayuda a gestionar de forma más eficiente entornos complejos, sino que también minimiza errores humanos a través de su interfaz conversacional. Alienta a los profesionales a explorar más casos de uso y a proporcionar retroalimentación sobre la herramienta.
