Automatización e inteligencia artificial, la gran apuesta de Dynatrace

Monitoreo de próxima generación

De acuerdo con un estudio realizado por la compañía, el 2019-20 Global CIO Report, la complejidad se eleva debido a que las organizaciones están implementando estrategias cloud first. Por ejemplo, Dynatrace da cuenta de que el 87% de las organizaciones utilizan ya nubes privadas, el 70% emplea microservicios, en tanto que el 68% usa contenedores.

Si bien las herramientas de monitoreo que se han utilizado por años dieron muestra de su efectividad, hoy son insuficientes. Incluso, muchas compañías han optado por desarrollar sus propias herramientas, lo que con frecuencia les causa más problemas que ofrecer soluciones.

Para ayudarles a superar este desafío, Dynatrace presentó una nueva generación de su módulo Infrastructure Monitoring, el cual ofrece un panorama completo de los entornos nativos de nube, la personalización de métricas y monitoreo de registros, además de añadir inteligencia.

Con una mayor capacidad de observabilidad, como la denomina la firma, se integran fuentes de datos adicionales, provenientes de servicios como AWS y Azure, para obtener respuestas exactas que permiten solucionar problemas de forma más eficiente, elevar la productividad y acelerar la innovación en entornos de nube.

Infrastructure Monitoring integra a Davis, el motor de IA de Dynatrace, el cual genera automáticamente los indicadores y algoritmos de referencia sobre el desempeño de la infraestructura y la confiabilidad de las métricas y ajustar el monitoreo automáticamente para los entornos de nube. De este modo, se acelera la innovación al tiempo de mejorar el desempeño de la infraestructura.

Soporte ampliado para Kubernetes

Kubernetes se sigue consolidando como una plataforma para la orquestación de contenedores de código abierto que automatiza la implementación, escala y gestión de aplicaciones. Sin duda, tiene gran potencial a futuro, pero también podría elevar la complejidad operativa y dificultar gestionar las operaciones.

Los desarrolladores y administradores de TI se enfrentan ya a esta problemática. Para apoyarlos, Dynatrace anunció la ampliación de su soporte de Kubernetes para brindar visibilidad del stack completo y solucionar las anomalías en el desempeño de los clústeres de Kubernetes, contenedores y cargas de trabajo.

Lo anterior es posible gracias a que Davis, el motor de inteligencia artificial, puede ‘ingerir’ eventos y métricas de Kubernetes de manera automática, además de descubrir, instrumentar y hacer mapas de las tecnologías de contenedores heterogéneos al interior de Kubernetes.

De acuerdo con la compañía, esto logra que incluso los entornos de contenedores más grandes y diversos sean más fáciles de implementar y administrar en la transición hacia entornos nativos de la nube. “A medida que las organizaciones incrementan las aplicaciones Kubernetes y los microservicios en producción, la naturaleza dinámica y distribuida de estos entornos hace prácticamente imposible entender y gestionar solamente observando las métricas y los dashboards”, explicó Steve Tack, vicepresidente senior de Administración de Producto.

Vista del evento. Fuente: Dynatrace.

KPIs para proteger al negocio

Los equipos empresariales, de desarrollo y de TI colaboran estrechamente para mejorar el desempeño del negocio. Con el propósito de fortalecer esta sinergia, Dynatrace añadió al módulo Digital Business Analytics capacidades de detección de anomalías y análisis de KPIs. De este modo, no sólo se muestran datos críticos que permanecen ocultos en los sistemas, sino que también las empresas obtienen las respuestas necesarias para actuar en consecuencia antes de que el negocio se vea afectado.

A través de la inteligencia artificial, Digital Business Analytics procesa datos que genera la empresa, como los flujos de ingresos, la conversión y pérdida de clientes, movimientos del personal y servicios y métricas propios de la organización. Cuando se detecta una irregularidad que pudiera repercutir negativamente en el negocio, se emiten alertas automáticas en tiempo real de modo que los equipos identifiquen y solucionen los problemas de manera proactiva.

Asimismo, permite la integración de herramientas de análisis web, como Adobe Anaytics, para utilizar criterios de segmentación y crear visualizaciones similares en las soluciones de Dynatrace. De este modo, es posible optimizar la experiencia del cliente, así como la funcionalidad de las aplicaciones.

Mejorar la experiencia del usuario móvil

Tan sólo en 2019, según el 2019-20 Global CIO Report, se descargaron más de 200,000 millones de aplicaciones móviles, y los consumidores gastaron el equivalente a más de $120,000 millones de dólares; y lo menos que esperan es que funcionen correctamente. De hecho, los desarrolladores se sienten presionados por acelerar la innovación en este espacio y solucionar rápidamente cualquier alteración que pudiera poner en peligro la experiencia del usuario.

Detectar el origen del problema es complicado: la falla se puede originar en el back-end, en la infraestructura de nube, en las redes, en la aplicación móvil misma o incluso en el dispositivo. Para tener cubiertos todos los frentes, Dynatrace mejoró la observabilidad de las aplicaciones móviles nativas.

Entre las mejoras incorporadas a Digital Experience Management destacan la generación de reportes de flujos de trabajo, soportada por la analítica multidimensional de Dynatrace, que reporta información sobre fallas y capacidades de segmentación que abarcan el estatus, el desempeño y las métricas de uso de todos los componentes de la aplicación y las acciones de los usuarios.

Y va más allá al procesar los datos de los componentes de las aplicaciones móviles desarrolladas por terceros, una tarea que realiza Davis, para proveer respuestas más precisas en tiempo real y remediar más rápido los inconvenientes para garantizar experiencias óptimas para todos los usuarios.

Sin duda, la complejidad de los sistemas de nube crece, por lo que gestionarlos de manera confiable, en los entornos de producción actuales, la capacidad humana no es suficiente. Sumar la automatización a la gestión de sistemas complejos es fundamental, y lo es aún más añadir a la ecuación la inteligencia artificial.