Ponerse en la piel de un ingeniero de guardia que gestiona una plataforma de comercio electrónico puede resultar bastante complicado, especialmente con el procesamiento diario de millones de transacciones al alcance de la mano. La arquitectura del sistema, compuesta por múltiples microservicios, aumenta la complejidad de su entorno en un grado significativo; pero por intimidante que pueda parecer, el reto no reside en gestionar un sistema tan gargantuesco, sino más bien en manejar los vastos torrentes de datos telemétricos que produce. Hablamos de una gama diversa de información, desde métricas y registros hasta trazas, lo que convierte la tarea en hercúlea para cualquiera que se atreva a asumirla.
El verdadero reto llega cuando nos enfrentamos a incidentes críticos. Al igual que cuando se busca una aguja en un pajar, los ingenieros de guardia se enfrentan a la abrumadora tarea de entretejer un mar de datos para desenterrar la causa raíz de tales episodios. No les queda más remedio que sumergirse de lleno en la búsqueda de la aguja proverbial.
De datos telemétricos a información valiosa
Entonces, ¿cómo convertir montañas de datos telemétricos en información práctica? La Inteligencia Artificial (IA). La observabilidad impulsada por la IA ha surgido como un actor clave en el campo del comercio electrónico y más allá, prometiendo traer un cambio transformador en la forma en que manejamos, analizamos y obtenemos información de los datos.
Cuando se aplica a la arquitectura de las plataformas de comercio electrónico, la observabilidad de la IA crea un marco sólido que permite a los ingenieros convertir los datos brutos en información práctica a un ritmo asombrosamente rápido. Más allá del simple análisis de datos, este proceso allana el camino para el análisis predictivo y la automatización de las respuestas a determinados incidentes, lo que facilita enormemente la vida de los ingenieros de guardia.
El poder de la observabilidad de la IA
Con la capacidad de observación basada en IA, los ingenieros pueden llegar al núcleo de los problemas del sistema, lo que les permite abordar las anomalías a un nivel granular. Se trata de observar el sistema, aprender de él y hacer predicciones sobre su comportamiento futuro. Este proceso, a su vez, permite a los ingenieros detectar patrones y correlaciones y convertirlos en información.
La IA hace el trabajo pesado, dejando a los ingenieros libres para hacer lo que mejor saben hacer: tomar medidas basadas en la información proporcionada. Pueden resolver rápidamente los cuellos de botella y tomar medidas preventivas contra posibles problemas, haciendo que el sistema no solo sea resistente, sino también eficiente.
Una herramienta de observabilidad basada en IA actúa esencialmente como un asistente virtual, ayudando a los ingenieros a localizar las fuentes de anomalías y detectar incidentes a un ritmo más rápido. Es un ojo que todo lo ve, que observa todos los rincones de la plataforma de comercio electrónico y se asegura de que nada pase desapercibido.
En conclusión, la desalentadora tarea de vadear terabytes de datos ya no tiene por qué cernirse sobre las cabezas de los ingenieros de guardia. Con la observabilidad impulsada por IA, podemos convertir los datos telemétricos en información y desencadenar una ola de eficiencia en las plataformas de comercio electrónico. Con este enfoque, estamos avanzando hacia un sistema más resistente y eficiente que puede satisfacer eficazmente las demandas de un ecosistema de comercio electrónico en constante evolución.
Artículo original: https://venturebeat.com/ai/from-terabytes-to-insights-real-world-ai-obervability-architecture/
