O INESC TEC anda um passo à frente do problema e esta solução vai ajudar operadores de TI a detetar anomalias em tempo real
O Instituto vai usar técnicas de deteção, previsão e explicação para moldar uma ferramenta online machine learning capaz de detetar e dar resposta a erros e anomalias.
Gerir sistemas de Tecnologias de Informação (TI), por natureza complexos e dinâmicos, não é tarefa fácil. Estes sistemas, capazes de milhares de operações em simultâneo, podem gerar um sem fim de alertas – muitos deles não representam um problema para resolver no imediato, mas outros são sérios.
Como decifrar que “fogos” apagar? E haverá forma de os detetar antecipadamente e mitigar o impacto do problema? É a estas questões que o projeto OnlineAIPOS2 e o INESC TEC querem dar resposta.
João Mendes Moreira, investigador do INESC TEC, explica que, ao longo dos próximos três anos, serão desenvolvidos “métodos de recolha e tratamento em tempo real de grandes volumes de eventos gerados por infraestruturas e aplicações”.
A partir destes dados, será possível detetar e diagnosticar anomalias, explicar esses mesmos comportamentos, isolar eventos relevantes, e recomendar ações aos operadores. O objetivo? Disponibilizar ao mercado global uma framework de online machine learning que permita responder em tempo real a desafios associados à gestão das TI e ajudar operadores a resolver contratempos.
O OnlineAIOPS2 vai continuar o trabalho que o INESC TEC desenvolveu com a empresa IT PEERS, entre 2021 e 2023. E se, durante esses dois anos, a parceria conseguiu avanços na deteção de anomalias, o plano para esta segunda fase passa por atingir um TRL (da sigla em inglês Technology Readiness Level) de nível mais avançado, explorar os resultados e comercializá-los.
O trabalho de desenvolvimento das técnicas de deteção, previsão, explicação e recomendação serão da responsabilidade do INESC TEC, com contributos da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto e Faculdade de Economia da Universidade do Porto.
O projeto terá a duração de trêsanos e foi financiado ao abrigo do programa Portugal 2030.
O investigador mencionado na notícia tem vínculo ao INESC TEC e à Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (FEUP).