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 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 (ML) 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:
Detección proactiva y preventiva de problemas
La IA y el ML 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.
Obtención mejorada de datos y presentación inteligente de los mismos
La incorporación de la IA y el ML 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.
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.
Análisis y ejecución avanzados de soluciones y aprendizaje continuo
La IA y el ML, 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.
IT USER (28/11/2023)
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