Las 5 “V” que mejoran el Monitoreo de TI

Por septiembre 11, 2018

Este artículo tiene como objetivo mostrar de qué manera los conceptos de Big Data y Analytics están influenciando el mercado de TI, específicamente, las soluciones de monitoreo de TI. A las 4 “V” de Big Data: “Volumen”, “Velocidad”, “Variedad” y “Veracidad”, se agrega la quinta “V”: “Valor” aportada por Analytics. No alcanza con solo tener datos desparramados y de diferentes tipos (variedad). Es necesario dominarlos y extraer información relevante. Cuantos más datos tenemos, es decir, cuanto mayor sea el volumen de datos procesados por las soluciones, mayor será el esfuerzo de procesamiento, por lo que será necesario una alta velocidad de procesamiento y, por lo tanto, cada día se desarrollan nuevos algoritmos para garantizar esta demanda.

También debe garantizarse la veracidad de los datos. Sin ella, los insights pueden no ser verdaderos o imprecisos.

En algunos casos es necesario utilizar almacenamiento de datos en la nube, procesamientos en paralelo, contar con un modelado automático/estadístico y también utilizar el análisis predictivo.

Big Data y Analytics influencian el Monitoreo de TI

Las soluciones de TI del mercado están cada vez más incluidas en el mundo de Big Data y Analytics, al igual que para el monitoreo de TI.

Existen diferentes métricas de infraestructura, aplicaciones, redes, etc. También existe una gran cantidad de tecnologías por monitorear con diferentes niveles de complejidad. No basta solo con recopilar estas métricas y ponerlas a disposición en paneles de monitoreo. Estas soluciones deben poseer un mecanismo de correlación de métricas/eventos y predicción de futuro que alerte si algo sale de la normalidad o tendencia para algún problema futuro.

Las soluciones también deben ser más inteligentes para buscar estándares de comportamiento y de manera automática la causa raíz de cada problema. De este modo, hay un cambio de paradigma de soluciones totalmente “descriptivas”, en el cual es necesario un especialista de cada tecnología para análisis de métricas, para un concepto de “prescriptivas”. Es decir, la solución, además de mostrar la causa raíz, muestra proactivamente cómo resolver el problema encontrado. También existe el concepto de sistemas autónomos, que es muy nuevo pero se centra en recuperar automáticamente los problemas encontrados mediante el uso de algoritmos de inteligencia artificial/aprendizaje de máquina.

Por ejemplo, un paralelo que podemos trazar para comparar los conceptos de “descriptivo” vs “prescriptivo” sería la comparación de un aparato que solo mide la presión arterial (descriptivo) con un aparato que sugiere al usuario aumentar el nivel de actividad física para reducir la presión arterial.

Predictive Analytics 

Además de mecanismos de medición de la situación actual del entorno de TI, existen algoritmos que tratan de prever situaciones futuras mediante el uso de la estadística y la correlación de eventos y proyectos. Por ejemplo, el lenguaje R posee diferentes mecanismos de análisis numérico que permite calcular y predecir situaciones futuras. Es muy utilizado para facilitar el desarrollo de algoritmos matemáticos de alta complejidad y posee en su esencia diferentes bibliotecas. Muchas soluciones de monitoreo utilizan estos cálculos de manera simple y reutilizable, en donde el programador no necesita ser un estadístico avanzado para programar dichos algoritmos.

También existen mecanismos de cálculos basados en aprendizaje de máquina como -por ejemplo- redes neurales y árboles de decisión, en los cuales el propio sistema detecta estándares de comportamiento y toma de decisiones basadas en situaciones pasadas. Con el tiempo y el aprendizaje, estos sistemas tienen un poder de toma de decisiones cada vez más preciso, como si hubiera un analista humano observando todo el historial de un comportamiento antes de sacar sus conclusiones, pero con un volumen de datos analizados muy superior.

CA Technologies con Big Data y Analytics

CA Technologies posee soluciones que adhieren al concepto de Big Data y Analytics para monitorear el entorno de TI. A través de su plataforma de Agile Operations se puede tener una visión completa de negocio, infraestructura y aplicación (visión transaccional) en una sola base de Big Data.

Utilizamos la plataforma ELK (suite Elasticsearch/Logstash/Kibana) como facilitador. En esta plataforma, todas las métricas están consolidadas en una sola base y hay mecanismos de Analytics e inteligencia artificial para averiguar problemas de manera proactiva.

Conclusión

La tecnología de Big Data y Analytics llegó para quedarse y está cada vez más presente en nuestra vida. El área de TI se beneficia con esta tecnología y las soluciones de monitoreo también la utilizan constantemente.

Con estas tecnologías se puede aumentar la escala de productividad y descubrir estándares de comportamiento que antes eran muy manuales y casi imposibles de encontrar con un análisis humano.

Escrito por Angelo Ferecini Neto
Sr Consultant, Presales na CA Technologies
LinkedIn: @angeloferecini