Devops Guru: usa machine learning para monitoreo de activos digitales

El monitoreo proactivo de los activos digitales se ha convertido en una necesidad crucial para todo tipo de empresas y en una herramienta esencial para muchos equipos de gestión de plataforma y de desarrollo, que tienen como parte de su responsabilidad el monitoreo del rendimiento de diferentes activos digitales.  A diferencia del monitoreo reactivo, en el monitoreo proactivo buscamos detectar y solucionar problemas de rendimiento antes de que afecten la experiencia digital de los usuarios.

Aunque el monitoreo y la observabilidad son tareas cada vez más complejas dada la velocidad a la que los sistemas evolucionan, por suerte tecnologías como la computación en la nube, el Machine Learning y la inteligencia artificial han traído consigo herramientas que facilitan las tareas de monitoreo y observabilidad. 

Ese es el caso de DevOps Guru de Amazon Web Services (AWS), una herramienta que utiliza el aprendizaje automático para ayudarnos a monitorear el rendimiento de activos digitales. A continuación abordaremos más detalladamente este y otros retos que encontramos al monitorear el rendimiento de distintos activos digitales.

También puedes acceder al siguiente video para aprender más sobre DevOps Guru y ver cómo se puede aplicar en un caso de uso:

Algunos retos del monitoreo de aplicaciones

Cuando trabajamos monitoreando el rendimiento de los activos digitales, los equipos de DevOps nos enfrentamos a una gran cantidad de métricas y a sistemas que no paran de crecer en complejidad y tampaño.  A continuación abordaremos más detalladamente este y otros retos que encontramos al monitorear el rendimiento de distintos activos digitales:

1. Sobrecarga de Alertas:

La generación excesiva de alertas, conocida como "fatiga por alarma", puede llevar a que los equipos de monitoreo pasen por alto alertas críticas. La falta de priorización y el “ruido” excesivo en el sistema de alertas dificultan la identificación de problemas que necesitan una respuesta oportuna.

2. Volumen y fuentes de datos

Los sistemas modernos generan cantidades masivas de datos de diversas fuentes, incluyendo registros, métricas y eventos. El volumen y la heterogeneidad de la información hace que sea muy difícil hacer un seguimiento manual de todos los componentes e identificar problemas de manera oportuna.

3. Asociación de datos

Otro gran reto al que nos enfrentamos tiene que ver con la dificultad para establecer una correlación clara entre los datos y los componentes del sistema. Esto puede ser un obstáculo mayúsculo para identificar la causa raíz de los problemas e impide tomar decisiones acertadas y a tiempo.

4. Actualización constante del monitoreo

La naturaleza dinámica de los ecosistemas digitales modernos exige actualizaciones continuas del monitoreo. En este contexto, mantener un esquema de monitoreo manual resulta laborioso y susceptible a errores, especialmente cuando hay escenarios de escalamiento. 

Las herramientas de monitoreo tradicionales a menudo ofrecen una visión fragmentada de los sistemas y suele pasar por alto la interdependencia de sus componentes. La falta de una visión total impide un entendimiento profundo de los problemas de rendimiento y es un gran obstáculo para solucionar cuellos de botella 

¿Qué es AWS Devops Guru y cómo nos ayuda a enfrentar estos retos?

DevOps Guru es una herramienta que utiliza el aprendizaje automático para analizar continuamente los flujos y métricas de una aplicación o sistema. Gracias a esta herramienta podemos identificar los problemas potenciales antes de que afecten  la disponibilidad de las aplicaciones, lo que nos permite identificar medidas preventivas, optimizar el rendimiento y mejorar la experiencia de usuario.

Entre los principales beneficios de Devops Guru podemos destacar:

• Detecta automáticamente problemas operacionales: Analiza continuamente los flujos y métricas de la plataforma para identificar anomalías y posibles problemas.
• Prioriza las alertas: Reduce la fatiga por alarmas al correlacionar eventos y mostrar solo la información más relevante.
• Ofrece recomendaciones proactivas: Identifica problemas potenciales antes de que afecten a los usuarios, permitiendo una acción preventiva.
• Simplifica la gestión: No requiere experiencia en machine learning, lo que la hace accesible a todos los usuarios.
• Escala automáticamente: Se adapta a nuevas cargas de trabajo con configuración mínima.

Para conocer más sobre cómo el monitoreo y la observabilidad pueden reducir costos y cargas operacionales, te recomendamos leer este caso de éxito en el que utilizamos herramientas de  AWS en una empresa del sector financiero. 

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