Descubra cómo los agentes de IA están transformando los entornos modernos nativos de la nube en sistemas que puede comprender, predecir y controlar.
La brecha de visibilidad
Los entornos nativos de la nube están en constante cambio. Los microservicios se vuelven a implementar, los contenedores se actualizan y las plataformas en la nube envían actualizaciones que modifican silenciosamente las dependencias. Lo que debería ser observable se fragmenta y los equipos de DevOps pierden el contexto que necesitan para mantenerse a la vanguardia.
¿Le resulta familiar? Elimine el ruido y recupere la claridad en los sistemas modernos y de rápido movimiento con observabilidad full stack.
Cuando todo funciona, hasta que deja de funcionar
La seguridad es el lastre más persistente en la entrega nativa de la nube. Los lanzamientos rápidos chocan con las lentas comprobaciones manuales, y el más mínimo error en los certificados provoca una interrupción en todo el sistema.
A medida que las arquitecturas se expanden, los flujos de trabajo de seguridad diseñados para sistemas estáticos quedan atrás, causando fallos recurrentes, costosos puntos ciegos y retrasos en la implementación.
Las plataformas en la nube cambian constantemente: solo AWS introdujo 47 actualizaciones de servicio en un solo mes.
Cada actualización conlleva nuevos comportamientos, nuevas dependencias y nuevos riesgos que las reseñas tradicionales no pueden rastrear. Los equipos dedican más tiempo a perseguir cambios que a mejorar el sistema. Los marcos de cumplimiento, como el RGPD, la HIPAA y el PCI-DSS, añaden más presión.
Sin una monitorización adaptativa, los errores de configuración solo aparecen después de provocar interrupciones, incumplimientos o infracciones del SLA.
Los sistemas nativos en la nube producen ahora 100 veces más datos de observabilidad y hasta 500 veces más transferencia de datos que las aplicaciones tradicionales.
Cada actualización de microservicio, contenedor, pasarela y nube añade otro flujo de señal, pero las herramientas siguen fragmentadas. Los conocimientos se dispersan entre formatos y plataformas, convirtiendo la experiencia en conjeturas y enterrando los problemas reales bajo el ruido.
Observabilidad impulsada por IA
Informe de investigación de la EMA, primer trimestre de 2024
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Las herramientas de observabilidad pueden proporcionar un contexto enriquecido en torno a los problemas, lo que permite a los desarrolladores comprender no solo el qué, sino también el por qué detrás de las métricas de rendimiento o los errores. ”
La complejidad de telemetría sigue creciendo
La telemetría es cada vez más difícil de capturar, gestionar e interpretar. Cada cambio introduce datos diversos y en expansión (nuevas métricas, registros y rastreos con diferentes formatos y significados), lo que hace que la normalización y el análisis sean esenciales para obtener información.
La observabilidad eficaz depende de herramientas escalables, monitorización adaptativa, datos integrados y alertas proactivas para garantizar el estado del sistema en medio de cambios constantes.
100x
más entidades para monitorizar en arquitecturas nativas de la nube
500x
más datos transferidos para la observabilidad
La observabilidad impulsada por IA establece un nuevo estándar
La observabilidad nativa de la nube ha superado los límites humanos. A medida que los microservicios se amplían, la telemetría aumenta, las herramientas se multiplican y los equipos confían en el conocimiento compartido.
La IA ayuda a revertir esta tendencia al reducir el ruido, destacar lo que importa y vincular el comportamiento del sistema con los resultados empresariales. Como resultado, los entornos en la nube se vuelven lo suficientemente observables como para respaldar la optimización continua en materia de resiliencia, fiabilidad y crecimiento.
Notas a pie de página
"AI-Boosted Observability: Leveraging Generative AI for Enhanced Insight Into App Development, DevOps, Operators, and Security Challenges”. EMA Research Report. Q1 2024.