{"id":12007,"date":"2023-05-09T18:53:05","date_gmt":"2023-05-09T17:53:05","guid":{"rendered":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=12007"},"modified":"2023-05-09T18:53:05","modified_gmt":"2023-05-09T17:53:05","slug":"4-senales-de-que-la-ia-ha-mejorado-la-monitorizacion-de-datos-y-gestion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=12007","title":{"rendered":"4 se\u00f1ales de que la IA ha mejorado la monitorizaci\u00f3n de datos y gesti\u00f3n"},"content":{"rendered":"

La aplicaci\u00f3n de tecnolog\u00edas de an\u00e1lisis de datos e Inteligencia Artificial ha evolucionado la monitorizaci\u00f3n al siguiente nivel: la observabilidad<\/strong><\/p>\n

La transformaci\u00f3n digital emprendida por las empresas, adem\u00e1s de sinergias muy positivas y beneficios en t\u00e9rminos de eficiencia y productividad, ha generado una gran complejidad en los sistemas y procesos de las compa\u00f1\u00edas. Sin embargo, las propias tecnolog\u00edas de digitalizaci\u00f3n son la soluci\u00f3n del problema en s\u00ed mismo, que actualmente busca dar respuesta a las necesidades derivadas de la evoluci\u00f3n de los sistemas e infraestructuras a nuevos modelos de negocio en Cloud.
\nUna de las soluciones que las empresas comenzaron a aplicar en sus negocios fueron las herramientas de monitorizaci\u00f3n con el objetivo de analizar y entender c\u00f3mo 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, a finales de 2022 el 41% de las empresas planeaba invertir en estas herramientas en los pr\u00f3ximos 12 meses. A\u00fan as\u00ed, 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 monitorizaci\u00f3n de usuarios reales, datos de monitorizaci\u00f3n sint\u00e9ticos) que hacen que la monitorizaci\u00f3n tradicional se tope con silos de datos y puntos ciegos.<\/p>\n

Sin embargo, aplicando tecnolog\u00edas de an\u00e1lisis de datos e Inteligencia Artificial, la monitorizaci\u00f3n pasa al siguiente nivel: la observabilidad, que nos permite observar, medir y comprender el comportamiento interno y externo de un sistema en tiempo real. Entelgy, The BusinessTech Consultancy, nos muestra las 4 se\u00f1ales principales de que esta tecnolog\u00eda est\u00e1 cambiando la forma de entender la monitorizaci\u00f3n:<\/p>\n

1. Soluci\u00f3n de problemas en tiempo real:<\/strong> Si bien es cierto que la monitorizaci\u00f3n tiene capacidad de recopilar datos en tiempo real, generalmente estas tecnolog\u00edas necesitan una persona o equipo de personas que realicen el an\u00e1lisis posterior con el objetivo de encontrar anomal\u00edas o patrones a seguir. Sin embargo, la observabilidad realiza el mismo an\u00e1lisis en tiempo real y, gracias a tecnolog\u00edas como la Inteligencia Artificial, permite tambi\u00e9n dar una respuesta basada en datos.<\/p>\n

2. Uso de tecnolog\u00edas predictivas<\/strong>: Mientras que la monitorizaci\u00f3n se limita al seguimiento y control de lo que ocurre en la infraestructura, la Observabilidad recopila y analiza informaci\u00f3n de valor que utiliza para identificar de manera productiva los problemas y proponer una soluci\u00f3n. Es decir, se trata de tecnolog\u00edas capaces de evitar que un problema ocurra, proponiendo una soluci\u00f3n incluso antes de que se de este mismo problema<\/p>\n

3. Nuevos modelos de negocio Cloud:<\/strong> Hoy en d\u00eda, a medida que las organizaciones avanzan hacia cargas de trabajo en contenedores y arquitecturas de microservicios din\u00e1micos, las viejas pr\u00e1cticas de monitorizaci\u00f3n ya no pueden escalar. Por este motivo, es fundamental que se empleen nuevos m\u00e9todos para comprender mejor las propiedades de una aplicaci\u00f3n y su rendimiento. En otras palabras, la monitorizaci\u00f3n tradicional se queda corta cuando intentamos escalar aplicaciones modernas \u201cCloud Native & Cloud Hybrid\u201d, y es en este punto donde tenemos que emplear la Observabilidad. As\u00ed, la Observabilidad aplica un nuevo enfoque a la monitorizaci\u00f3n que permite ver toda la informaci\u00f3n desde un \u00fanico punto de vista, incluso cuando los diferentes componentes est\u00e1n distribuidos en diferentes m\u00e1quinas o servicios.<\/p>\n

4. Integrar la Observabilidad en los procesos de DevOps<\/strong>: Integrar la Observabilidad en los procesos de DevOps puede ayudar a garantizar que los equipos de desarrollo y operaciones tengan acceso a la misma informaci\u00f3n y trabajen juntos para solucionar problemas. La integraci\u00f3n tambi\u00e9n puede ayudar a mejorar la eficiencia y reducir el tiempo de inactividad.<\/p>\n

\u201cEstamos en un momento en el que seguir implantando tecnolog\u00edas por el simple hecho de hacerlo no reporta ning\u00fan beneficio, solo genera una grand\u00edsima complejidad de los sistemas y procesos que las herramientas m\u00e1s tradicionales son incapaces de gestionar. La Observabilidad da una salida a esta complejidad y libera a los equipos y sistemas de fallos que de otra manera no se podr\u00edan identificar, pues es capaz de encontrarlos de manera productiva. Se trata de la tecnolog\u00eda super\u00e1ndose a s\u00ed misma, en este caso la observabilidad a la monitorizaci\u00f3n\u201d, comentaba Manuel Ruiz, Director de Alianzas de Entelgy.<\/p>\n

Arriba, en la foto, Manuel Ruiz, Director de Alianzas de Entelgy \/ Imagen cortes\u00eda de Entelgy<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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