En una cultura empresarial cada vez más centrada en los datos y su gestión, la observabilidad se convierte en algo fundamental para las empresas, ya que les permite entender qué está ocurriendo dentro de las plataformas o aplicaciones y detectar y resolver los problemas, mientras mantienen los sistemas y aplicaciones más eficientes y fiables. Tal es esta importancia que, según un estudio de Riverbed liderado por PAC, el 43% de las empresas tiene previsto implementar soluciones de observabilidad en 2024.
La observabilidad además está implementando nuevas tecnologías como la Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning lo que les permite automatizar y optimizar los flujos de trabajo. En este sentido, hay muchas formas en las que estas tecnologías mejoran la observabilidad, según knowmad mood, consultora tecnológica líder en transformación digital:
Detección proactiva y preventiva de problemas
La IA y el Machine Learning tienen la capacidad de analizar patrones, tendencias y anomalías, como por ejemplo cambios de comportamiento en aplicaciones o infraestructura, anticipándose así a problemas que amenacen al rendimiento. Además, permite la generación de alertas tempranas, lo que capacita a los equipos de operaciones para el abordaje de problemas, mucho antes de que pudiesen convertirse en incidencias importantes. Más allá, esta detección temprana y proactiva mejora la disponibilidad del sistema y la experiencia del usuario al minimizar el tiempo de inactividad no planificado. De esta manera, las empresas pueden detectar y diagnosticar problemas en tiempo real junto con su posible solución, lo que permite que los equipos de TI respondan rápidamente y eviten interrupciones en sus sistemas o procesos.
Obtención mejorada de datos y presentación inteligente de los mismos
La incorporación de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning a las soluciones de observabilidad es capaz de revolucionar la forma en que las organizaciones obtienen los datos, pero también de cómo se presentan. Estas tecnologías permiten la automatización de la recopilación de datos de varias fuentes a la vez, tales como las métricas de infraestructura, registros de aplicaciones o eventos. De esta forma, los algoritmos pueden identificar y obtener datos cruciales en medio de grandes volúmenes de datos para la observabilidad, reduciendo a su vez el posible ruido o la cantidad de datos menos importantes. Con todo ello, estas tecnologías pueden personalizar los cuadros de mando y generar resúmenes ejecutivos basados en roles y en las propias necesidades de los usuarios, mejorando así su presentación.
Optimización automatizada
La observabilidad de un sistema, en sí, tiene como fin la optimización de sus procesos para mejorar su eficacia: velocidad, eficiencia, escalabilidad o seguridad.
En esta línea, el aprendizaje automático y la Inteligencia Artificial son capaces de automatizar la asignación y el ajuste de los recursos para el sistema, realizar cambios en la configuración o reorganizar las cargas de trabajo, así como ofrecer recomendaciones y ejecutar acciones. Todo ello con el fin de optimizar la eficacia del del sistema, reaccionando de forma dinámica para responder a las condiciones cambiantes del entorno, e incluso reducir costes.
Análisis y ejecución avanzados de soluciones y aprendizaje continuo
La Inteligencia Artificial y el Machine Learning, a través de su capacidad de análisis de los datos, pueden identificar patrones, tendencias y anomalías, como por ejemplo cambios de comportamiento en aplicaciones o infraestructura, anticipándose así a problemas que amenacen al rendimiento. En este sentido, el aprendizaje automático se da en los datos históricos y a tiempo real, en todo momento y de forma continua adaptándose a las condiciones, reduciendo a su vez el impacto de los problemas que vayan surgiendo.
