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.
✂️ 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.