El 43% de las empresas implementará soluciones de observabilidad basadas en IA y ML en 2024

La inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML) están cada vez más presentes en todos los ámbitos y sectores económicos. Esto implica que en una cultura empresarial enfocada en la cultura del dato y su gestión, la observabilidad sea clave para automatizar y optimizar los flujos de trabajo.

Gracias a la observabilidad, las organizaciones pueden detectar y diagnosticar problemas en tiempo real, estableciendo posibles soluciones y respondiendo a tiempo para evitar que los sistemas y procesos productivos se viesen interrumpidos, generándose una merma importante en términos de rentabilidad, seguridad y eficiencia.

Para poner en valor la observabilidad, los equipos de TI se valen de herramientas como la IA y el ML, que integradas en los servicios de software consiguen mejorar el análisis de los datos. Lo algoritmos de aprendizaje automático y análisis predictivo, así como los conocimientos en IA para analizar enormes cantidades de datos, permiten resolver incidencias de manera proactiva.

Según un estudio reciente elaborado por Riverbed y liderado por PAC, el 43% de las empresas tiene previsto implementar soluciones de observabilidad en 2024. Hay que recordar que la observabilidad permite medir el estado de un entorno o plataforma en un momento concreto, a raíz de los datos generados. La telemetría capturada permite realizar pruebas de logging/registros (análisis de eventos), metrics (análisis del rendimiento) y tracing (estudio del comportamiento).

Detección proactiva y preventiva de problemas

Knowmad mood, consultora tecnológica de transformación digital, asegura que tanto la IA como el ML tienen la capacidad de analizar patrones, tendencias y anomalías, es decir, cambios de comportamiento en aplicaciones e infraestructuras. El hecho de anticiparse a los problemas hace que se pueda mejorar notablemente el rendimiento.

De igual modo, posee la capacidad de generar alertas tempranas, equipando a los equipos de operaciones a abordar problemas antes de que se convirtiesen en incidencias graves. Reducen los tiempos de inactividad no planificados, evitando interrupciones en los sistemas empresariales.

Gustavo Sandoval, Head of AI, IoT & Smart Industry en knowmad mood, asegura que la integración de tecnologías como la IA y el ML son fundamentales en la observabilidad para que cualquier sistema fuese lo más optimizable posible. Se configura así una respuesta rápida y precisa, sin pruebas ni codificaciones adicionales. Para ello, hay que saber preparar los datos con la ayuda de un partner con experiencia en dicho ámbito.

Mejora de los datos y su presentación inteligente

Con la ayuda de la IA y el ML en las soluciones de observabilidad, las empresas pueden automatizar la recopilación de datos procedentes de diferentes fuentes, como métricas de infraestructura, registros de aplicaciones o eventos.

Ante un gran volumen de datos para la observabilidad, estas herramientas reducen el posible ruido y personalizan los cuadros de mandos. Además, generan resúmenes ejecutivos basados en roles y en las necesidades de los usuarios, por lo que la presentación se torna más eficiente.

Optimización automatizada

Gracias a la observabilidad de los sistemas se pueden mejorar la velocidad, la eficiencia, la escalabilidad y la seguridad de éstos. El ML y la IA permiten automatizar la asignación y el ajuste de los recursos, implantando cambios en la configuración y reorganizando las cargas de trabajo a partir de recomendaciones. Solo de este modo se puede actuar en consonancia a los cambios del entorno y reducir considerablemente los costes.

Aprendizaje continuo

El análisis de datos constante de la IA y el ML permite identificar patrones, tendencias y anomalías, anticipándose a problemas que llegasen a amenazar el rendimiento. El ML se basa en los datos históricos en tiempo real y de manera continuada, reduciendo el impacto de los problemas originados.

Integración en las principales plataformas de observabilidad

Los datos de la telemetría hay que prepararlos en base a la IA y el ML, facilitando la implementación del aprendizaje. Los software más utilizados que están integrando ambas herramientas en sus productos son algunos como Datadog, que ha incorporado Bits AI en su abanico de posibilidades en su plataforma SAAS. Ofrece monitoreo y observabilidad end to end, detectando anomalías y alertas basadas en ML en todas las áreas de la observabilidad.

De igual modo, Dynatrace DAVIS combina la IA Casual, la IA Predictiva y la IA Generativa para casos de observabilidad, seguridad y negocios. Establece pronósticos continuos y predicción de anomalías, analiza los datos de observabilidad y seguridad en el contexto de la información y crea consultas y tableros para simplificar el análisis, proporcionando recomendaciones de flujo de trabajo y automatización.