Así ha mejorado la IA la monitorización de la infraestructura

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La aplicación de tecnologías de análisis de datos e inteligencia artificial ha evolucionado la monitorización al siguiente nivel, la observabilidad, cuyas principales características son el uso de tecnologías predictivas, la solución de problemas en tiempo real y su independencia de la infraestructura.

La transformación digital de las empresas, además de sinergias muy positivas y beneficios en términos de eficiencia y productividad, ha generado una gran complejidad en los sistemas y procesos de las compañías. Sin embargo, las propias tecnologías de digitalización son la solución del problema en sí mismo, que actualmente busca dar respuesta a las necesidades surgidas de la evolución de los sistemas e infraestructuras a nuevos modelos de negocio en cloud.

Una de las soluciones que las empresas comenzaron a aplicar en sus negocios fueron las herramientas de monitorización con el objetivo de analizar y entender cómo su infraestructura estaba respondiendo a las necesidades de su negocio y, por consiguiente, a la experiencia de los usuarios a sus aplicaciones de negocio. De acuerdo con un informe de CSS Insight, de finales de 2022 el 41% de las empresas planeaba invertir en este tipo de herramientas durante este año. Aún así, por lo general, los equipos se componen de herramientas no interconectadas para monitorizar los datos provenientes de infraestructura (proveedores de nube, centros de datos propios, equipos de red, bases de datos, sistemas operativos, seguridad), aplicaciones (microservicios o contenedores) y experiencia digital del cliente (datos de monitorización de usuarios reales, datos de monitorización sintéticos) que hacen que la monitorización tradicional se tope con silos de datos y puntos ciegos.

Sin embargo, aplicando tecnologías de análisis de datos e inteligencia artificial, la monitorización pasa al siguiente nivel: la observabilidad, que nos permite observar, medir y comprender el comportamiento interno y externo de un sistema en tiempo real.

La aplicación de IA y la analítica están provocando una evolución la forma de entender la monitorización, y Entelgy ha identificado los principales cambios que se están produciendo condensados en cuatro áreas:

- Solución de problemas en tiempo real: aunque la monitorización tiene capacidad de recopilar datos en tiempo real, generalmente estas tecnologías necesitan una persona o equipo de personas que realicen el análisis posterior con el objetivo de encontrar anomalías o patrones a seguir. Sin embargo, la observabilidad realiza el mismo análisis en tiempo real y, gracias a tecnologías como la Inteligencia Artificial, permite también dar una respuesta basada en datos.

- Uso de tecnologías predictivas: mientras que la monitorización se limita al seguimiento y control de lo que ocurre en la infraestructura, la observabilidad recopila y analiza información de valor que utiliza para identificar de manera productiva los problemas y proponer una solución. Es decir, se trata de tecnologías capaces de evitar que un problema ocurra, proponiendo una solución incluso antes de que se de este mismo problema

- Nuevos modelos de negocio cloud: hoy en día, a medida que las organizaciones avanzan hacia cargas de trabajo en contenedores y arquitecturas de microservicios dinámicos, las viejas prácticas de monitorización ya no pueden escalar. Por este motivo, es fundamental que se empleen nuevos métodos para comprender mejor las propiedades de una aplicación y su rendimiento. En otras palabras, la monitorización tradicional se queda corta cuando intentamos escalar aplicaciones modernas “Cloud Native & Cloud Hybrid”, y es en este punto donde tenemos que emplear la observabilidad. Así, la Observabilidad aplica un nuevo enfoque a la monitorización que permite ver toda la información desde un único punto de vista, incluso cuando los diferentes componentes están distribuidos en diferentes máquinas o servicios.

- Integración de la observabilidad en los procesos de DevOps: esto puede ayudar a garantizar que los equipos de desarrollo y operaciones tengan acceso a la misma información y trabajen juntos para solucionar problemas. La integración también puede ayudar a mejorar la eficiencia y reducir el tiempo de inactividad.