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.
¿Buscas un aliado para modernizar tus activos digitales con computación en la nube, Machine Learning e Inteligencia Artificial?
Comparte
Te puede interesar
Otros artículos de Marketing
Data warehouse y Data lakes: la clave para mejorar tu gestión de datos
Pragma obtiene competencia AWS en Tecnología de Publicidad y Marketing
Somos parte del Well-Architected Program de AWS. Conoce los beneficios
Suscríbete al
Blog Pragma
Recibirás cada mes nuestra selección de contenido en Transformación digital.