Por Ian Ramone

A busca das equipes de TI por operações mais preditivas esbarra, com frequência, em um fundamento menos sofisticado, mas decisivo, que é a qualidade dos dados. Modelos de inteligência artificial não entregam seu potencial quando são alimentados por telemetria fragmentada, ruidosa e sem padronização.

O cenário é conhecido. O mercado apresenta o AIOps (Inteligência Artificial para Operações de TI) como um caminho para transformar o Centro de Operações de Rede (NOC): sair de uma operação predominantemente reativa para uma estrutura capaz de identificar anomalias, correlacionar eventos e antecipar falhas antes que o impacto chegue ao usuário final.

Na rotina da infraestrutura, porém, o desafio costuma aparecer antes da inteligência artificial.

Em muitos projetos, a limitação não está apenas no algoritmo ou na capacidade de processamento, mas na qualidade, consistência e contexto da telemetria que alimenta esses modelos. Quando os dados chegam desalinhados, duplicados ou sem uma referência comum, a automação pode ampliar o ruído em vez de reduzi-lo.

Ambientes corporativos não nascem do zero. Eles são resultado de anos de evolução e normalmente combinam clusters Kubernetes em nuvem, roteadores legados, ambientes de armazenamento locais, APIs de terceiros, aplicações SaaS e dispositivos IoT. Esse ecossistema produz continuamente logs, métricas SNMP, dados de fluxo como NetFlow/IPFIX, traces e registros de incidentes em plataformas de ITSM.

O equívoco é acreditar que basta conectar um pipeline de inteligência artificial a esse volume de informações para obter uma operação preditiva.

Se um roteador de borda gera logs Syslog em UTC, enquanto uma aplicação de billing em nuvem registra eventos em horário local, sem normalização consistente e sem identificadores que permitam relacionar a transação entre sistemas, a correlação se torna frágil. A IA não cria contexto onde ele não existe: ela depende de dados preparados para que os relacionamentos possam ser identificados com confiança.

Quando isso não acontece, um único incidente pode gerar dezenas ou centenas de alertas aparentemente independentes. Oscilações normais de tráfego podem ser interpretadas como anomalias, eventos repetidos podem ser tratados como problemas distintos e o analista passa a gastar tempo validando alertas que deveriam ter sido consolidados antes de chegar à operação. Com o tempo, isso reduz a confiança na própria automação.

A arquitetura de dados que viabiliza o NOC preditivo

Para que o AIOps deixe de ser apenas um conceito apresentado em slides e se torne efetivo no ambiente de produção, a engenharia de infraestrutura precisa incorporar princípios de engenharia e governança de dados. Não se trata apenas de adquirir mais uma ferramenta de monitoramento, mas de construir uma camada de telemetria capaz de coletar, normalizar, filtrar e contextualizar os sinais da operação.

O primeiro passo é estabelecer uma camada de coleta e normalização agnóstica sempre que possível. Padrões como OpenTelemetry podem contribuir para unificar métricas, traces e logs de aplicações e plataformas, enquanto protocolos e fontes tradicionais de rede continuam integrados ao mesmo pipeline. O objetivo não é eliminar cada formato de origem, mas criar uma linguagem operacional comum para os dados que serão correlacionados.

Filtragem, deduplicação e enriquecimento também precisam ocorrer o mais próximo possível da origem ou durante o processamento do pipeline. Dados brutos não devem ser armazenados ou enviados indiscriminadamente ao mecanismo analítico. Se um link apresenta sucessivos flaps em poucos segundos, a operação precisa transformar esses eventos em um único incidente contextualizado, em vez de tratar cada ocorrência como um problema independente.

Outro elemento essencial é a contextualização com a topologia e com o impacto no negócio. Um log de erro isolado tem valor limitado. O dado se torna realmente útil quando o sistema entende, por exemplo, que o servidor srv-db-02 está associado ao cluster de pagamentos que sustenta o e-commerce em um período crítico de fechamento.

Essa sequência é fundamental: coletar, normalizar, reduzir ruído, contextualizar e correlacionar. A automação e a inteligência vêm depois. Quanto melhor a qualidade desse pipeline, maior a capacidade do AIOps de distinguir sintomas, causas prováveis e impactos reais.

Menos algoritmo, mais governança

A evolução para uma observabilidade orientada por IA não deve ser tratada apenas como um projeto de infraestrutura ou aquisição de tecnologia. Ela exige arquitetura, engenharia e governança dos dados operacionais que alimentam a tomada de decisão.

Dashboards e mapas de disponibilidade continuam sendo importantes, mas já não são suficientes para um NOC moderno. A operação precisa transformar telemetria distribuída em contexto acionável, reduzindo ruído e permitindo que pessoas e sistemas automatizados entendam não apenas o que aconteceu, mas também onde está o impacto e quais eventos estão relacionados.

Para um NOC contemporâneo, aplicar engenharia de dados em tempo real é parte essencial da jornada de AIOps. Se os insumos operacionais que alimentam os modelos não forem coerentes e confiáveis, a inteligência artificial tende a acelerar o ruído existente, e não a eliminá-lo.