Taiwan tem várias grandes redes públicas de computação que se espalham pelo país e permitem que os pesquisadores compartilhem informações e colaborem. Algumas das redes são especializadas para a academia, algumas para o governo e outras para a indústria. Mas cada vez mais, especialmente em resposta à pandemia da COVID-19, as iniciativas de pesquisa têm exigido esforços interdisciplinares e colaboração entre redes. O compartilhamento rápido de informações entre as redes públicas é crucial.

Assim, o NCHC iniciou uma nova iniciativa: construir uma troca de tráfego de rede central. Mas juntar as redes apresentou uma nova camada de desafios. As diferentes redes foram equipadas com uma variedade de ferramentas de monitoramento e fontes e formatos de registro de dados. A complexidade complicou o gerenciamento, o que impediu o NCHC de filtrar rapidamente os alarmes para detectar problemas significativos e evitar interrupções. As interrupções, por sua vez, impediriam o compartilhamento de dados e a colaboração entre as redes.

Para cumprir o propósito do intercâmbio central — acelerar a colaboração em pesquisa em todo o país — o NCHC precisava de uma maneira de reduzir a complexidade do gerenciamento de operações de TI. Virou-se para AIOps.

Como parte de sua busca por uma solução, o NCHC trabalhou com o IBM Garage para realizar um teste de conceito (POC) baseado no software IBM Cloud Pak for Watson AIOps.

O objetivo do POC era avaliar o impacto real da solução potencial. O NCHC forneceu dados operacionais e registros de rede de cenários da vida real — onde alguns equipamentos de rede estavam falhando e poderiam causar interrupções, por exemplo.

As equipes do NCHC e da IBM usaram então o IBM Cloud Pak for Watson AIOps como um integrador central da diversa gama de ferramentas de operações de TI da central de troca de rede, produzindo uma visão abrangente de toda a infraestrutura. E, alimentando dados estruturados e não estruturados no componente AI Manager da solução, o NCHC e a equipe do IBM Garage foram capazes de treinar modelos de IA para gerenciar automaticamente e de forma proativa problemas e incidentes.

Os resultados foram excelentes. As equipes obtiveram um tempo médio de 55% menor para detectar problemas (MTTD) que afetariam o serviço.

Baseado no sucesso do POC, o NCHC e a equipe do IBM Customer Success Manager implementaram o IBM Cloud Pak for Watson AIOps no ambiente de produção da central de troca. O NCHC agora usa os seguintes componentes do IBM Cloud Pak for Watson AIOps:

• AI Manager: para ingerir dados estruturados e não estruturados e treinar modelos de IA para gerenciar proativamente problemas e incidentes. Todos os alertas gerados pelo AI Manager são publicados como uma história em uma interface ChatOps que a equipe do NCHC usa como a única fonte de verdade para monitorar a central de troca.
• Event Manager: para importar todos os registros de dispositivos de rede via um programa em lote pré-definido e para reduzir o ruído da rede com o agrupamento de eventos, o que reduzirá significativamente os custos operacionais.
• Metric Manager: para ingerir todos os dados de métricas de dispositivos de rede, como uso de CPU, memória e disco, e fornecer uma visão holística dos status dos dispositivos.

A redução do MTTD significa que o NCHC pode detectar possíveis interrupções 25 horas antes do que antes — ajudando o NCHC a ver e resolver as interrupções antes que elas ocorram.

Até agora, esses resultados impressionantes surgiram em resposta a problemas comuns e conhecidos. O NCHC sabe que problemas únicos e inesperados surgirão e fornecerão novos testes para a solução, mas a organização espera resultados semelhantes. Em última análise, o NCHC espera que sua adoção de AIOps ajude a manter os canais de informação abertos para que projetos de pesquisa de Taiwan tenham os dados críticos de que precisam para continuar progredindo em direção à descoberta e inovação.

Com a missão de promover a descoberta científica e a inovação tecnológica, o NCHCExternal Link (link fora de ibm.com) de Taiwan oferece às agências governamentais do país, instituições de ensino superior e indústrias serviços de supercomputação, redes de alta qualidade, armazenamento de alta eficiência, análise de big data e simulações de engenharia científica. O NCHC tem sede na cidade de Hsinchu.