Automação de IA: introdução ao Red Hat Ansible Automation Platform

Imagine que você está no comando de uma equipe de TI muito ocupada. Há tarefas repetitivas todos os dias, como instalar software, escalar soluções, verificar a integridade do sistema e implantar patches de segurança. Esses e outros desafios fazem parte do dia a dia dos profissionais de TI. Agora, sua CTO vem até você e diz que precisa que as novas aplicações e infraestrutura de IA sejam movidas da prova de conceito experimental para a produção. Você não tem novos funcionários ou recursos para dar suporte a esses esforços, e a solução final precisa ser integrada aos fluxos de trabalho existentes de importância crítica para os negócios.

Automação é a solução

Quando a padronização faz parte da sua estratégia de TI empresarial, você pode usar a automação para a infraestrutura de IA para lidar com essa carga de trabalho adicional. Alguns de vocês já estão usando o Red Hat Ansible Automation Platform, portanto, poderão enfrentar os desafios de IA usando habilidades que já desenvolveram.

Para quem está começando agora com a automação, não se preocupe. Você pode começar rapidamente usando o Ansible Automation Platform e até mesmo usando a funcionalidade de IA generativa (gen IA) do Red Hat Ansible Lightspeed para reduzir a curva de aprendizado.

Independentemente de onde você esteja com as habilidades de automação, aplicá-la à TI (e a IA nada mais é do que mais TI) ajudará a reduzir custos e alcançar os benefícios da IA mais rápido. 

Então, como começar a obter valor com a IA? O primeiro passo que recomendo provavelmente não surpreenderá você: automatizar suas implantações de IA! A Red Hat chama isso de "automação da infraestrutura de IA". Isso agrega valor de negócio mensurável com economia geral de tempo, redução de erros e melhoria da confiabilidade de sistemas.

Como automatizar sua infraestrutura de IA

Ao usar o Ansible Automation Platform para automatizar a instalação, a configuração e a manutenção do Red Hat OpenShift AI e do Red Hat Enterprise Linux AI (RHEL AI), é possível implantar soluções de IA preditiva e generativa, reduzir as tarefas manuais e oferecer configurações e otimizações consistentes em implantações de IA.

Embora a infraestrutura de IA gere um enorme valor para o usuário final, os requisitos de operações de TI ainda são, em grande parte, manuais. Alguns exemplos de automações que ajudarão você a começar a implantar soluções de IA no RHEL AI e no OpenShift AI são:

• Estabelecimento de conectividade segura entre sistemas, incluindo a edge, usada para transferir e acessar os dados que impulsionam as soluções de IA.
• Padronização de implantações para promover uniformidade e confiabilidade do RHEL AI e do OpenShift AI usando playbooks do Ansible.
• Automação da segurança para os usuários terem acesso somente aos dados e sistemas que estão autorizados a acessar.

Além disso, outras infraestruturas para soluções de IA se beneficiam da automação:

• Hardware, como roteadores e switches de rede top-of-rack, ainda precisa ser instalado e configurado.
• Bancos de dados vetoriais para uso com soluções de geração aumentada de recuperação (RAG) precisam ser instalados e gerenciados.
• Hardware e software de balanceamento de carga são necessários para acesso HTTP a modelos de IA usando OpenAI ou APIs como Llama Stack.
• Conectividade e armazenamento para o treinamento de modelos e dados de alinhamento precisam ser configurados e gerenciados.

E há muitos outros casos de uso que ainda precisam ser automatizados. É muito para lidar, mas muitas topologias de implantação incluirão componentes que podem ser automatizados, como o seguinte:

Aproveite o Event-Driven Ansible para criar fluxos de trabalho de AIOps

A automação da infraestrutura da IA já foi feita. Quais são os próximos passos? Como mencionado anteriormente, as habilidades de automação que você já tem podem ser aplicadas às tecnologias de IA que agora residem ou se conectam a essa infraestrutura de IA. Mas e quanto às exigências de novas habilidades ou simplesmente o desejo de aumentar a produtividade geral da automação? A IA pode ajudar nesse caso? Claro!

Com o Red Hat Ansible Lightspeed com o IBM watsonx Code Assistant, os desenvolvedores de automação combinam recursos de gen IA e ferramentas robustas para você e sua equipe trabalharem de maneira mais inteligente e implantarem soluções com mais rapidez, simplificando a jornada em direção à automação abrangente da infraestrutura de IA. Além disso, se você usa o OpenShift AI, já está usando o Red Hat OpenShift, que pode executar muitas outras cargas de trabalho (incluindo virtualização e gerenciamento de VMs) que o Ansible Lightspeed também pode ajudar a automatizar.

As ferramentas do desenvolvedor de gen IA integradas ao Ansible Lightspeed não são apenas uma solução feita para "cumprir tabela". A Red Hat integrou cuidadosamente a IA generativa e preditiva nos fluxos de trabalho de automação de forma simplificada para os usuários nem saberem que estão usando essas tecnologias. Isso permite que os criadores de conteúdo do Ansible Automation Platform desenvolvam códigos de automação com mais rapidez, eficiência e precisão.

Automação total dos fluxos de trabalho de AIOps

Até agora, tudo neste artigo envolveu pessoas no processo. Mas será que a automação pode agir magicamente sem intervenção humana? Com certeza!

Um fluxo de trabalho de operações de IA (AIOps) adequado tem automação orientada a eventos, que executa automaticamente operações acionadas por eventos ocorridos nas implantações de TI existentes. Quando implementada, a automação orientada a eventos ajuda a AIOps a oferecer os seguintes benefícios:

• Velocidade de resolução: a AIOps pode ajudar a reduzir o tempo de inatividade detectando problemas e reagindo a eles, diminuindo o tempo médio de resolução (MTTR).
• Sistemas de automação de loop fechado ou autorrecuperáveis: habilita uma infraestrutura autorrecuperável, o que pode melhorar substancialmente o desempenho e o tempo de atividade.
• Big data: a AIOps pode usar big data ao limpá-los, analisá-los e processá-los com mais eficiência.
• Eficiência e escala: pode aumentar a eficiência da equipe usando insights de modelos de IA para identificar ações e escalar a detecção.
• Simplificação: a AIOps pode simplificar e potencialmente automatizar completamente muitas tarefas repetitivas de gerenciamento de serviços de TI.
• Correlação de dados e tomada de decisões em tempo real: quando inclui um mecanismo de automação, a AIOps pode responder automaticamente com base em dados, limitando a intervenção humana, reduzindo erros e minimizando o ruído.
• Correlação e previsão de dados em escala: a AIOps pode analisar automaticamente muito mais dados, muito mais do que os humanos podem fazer manualmente.

Inclusão de políticas empresariais e de segurança para proteger os fluxos de trabalho de IA

Por fim, após implantar e automatizar sua infraestrutura de IA, após integrar os fluxos de trabalho de AIOps e ter uma automação de loop fechado totalmente autorrecuperável, você precisa de proteções para garantir que a IA funcione somente como pretendido.

Sua estratégia de IA precisa ser confiável e compatível com as políticas de negócios adotadas há anos. A imposição de políticas é a última etapa dessa história. Você precisa de proteções para suas decisões de IA. Assim, mesmo que algo possa ser automatizado, não significa que isso deva ser feito sem as verificações de conformidade e segurança necessárias.

Mais informações

Tenha mais informações sobre os benefícios de escolher o Red Hat Ansible Automation Platform para sua base de IA neste artigo. Se quiser se aprofundar mais na AIOps, assista a este vídeo curto e veja este post.

Há também duas experiências interativas da Red Hat que você pode conferir em menos de dois minutos cada: Red Hat Ansible unlocks AIOps e o Event-Driven Ansible with Red Hat OpenShift.