Publicación: Modelo para implementar procesos de AIOps
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Resumen en español
RESUMEN: La sociedad moderna avanza cada vez más hacia los sistemas informáticos a gran escala como por ejemplo la computación en la nube, el internet de las cosas y los sistemas embebidos. Estas son tecnologías clave que transforman numerosas industrias, incluidas la atención médica, las finanzas, la manufactura, la educación y el transporte (Bogatinovski et al., 2021). Debido al gran aumento en el tamaño y la complejidad de los sistemas informáticos, los administradores de TI enfrentan cada vez más desafíos al realizar tediosas tareas de administración manualmente. Por esta razón, el estudio de los sistemas de monitoreo automatizados e inteligentes ha despertado recientemente mucho interés en la industria y la academia (Notaro et al., 2021). AIOps es un campo interdisciplinario emergente que surge en la intersección entre las áreas de investigación de aprendizaje de máquinas, big data, análisis de transmisión y la gestión de operaciones de TI (Bogatinovski et al., 2021). Busa facilitar la administración y el monitoreo de opresiones de sistemas informáticos a gran escala. En este trabajo le damos respuesta a la pregunta ¿Cómo se puede diseñar e implementar un modelo que integre todos campos de acción de AIOps, que facilite la administración de sistemas informáticos a gran escala? En este trabajo se obtuvo información con el fin de tener un contexto de las herramientas disponibles en el mercado que ofrecen soluciones de AIOps, se definieron los campos de acción de AIOps, se construyó una arquitectura base del modelo, se desplego una aplicación web de pruebas en AWS que es el proveedor de servicios en la nube líder en el mercado. Se validó el comportamiento del modelo con la generación de eventos de error en la. Para la implementación se escogió la herramienta moogsoft ya que esta tiene una oferta gratis y cumple con muchos de los campos de acción de AIOps que se quieren analizar. Para conectar las operaciones se utilizó una integración que le pide permisos a AWS para acceder a toda la información albergada en CloudWatch. Se concluyó que Las herramientas que emplean AIOps actualmente tienen poca explicabilidad dentro de ellas, funcionando principalmente como una caja negra. Debido a que requiere mucha información y tiempo para que los modelos aprendan. La implementación de procesos de AIOps es bastante invasiva pidiendo muchos permisos de lectura sobre la infraestructura y el funcionamiento del software. Entonces AIOps funciona bien como un valor agregado, más no una herramienta para reemplazar a los administradores de TI.
Resumen en inglés
ABSTRACT: Modern society is moving more and more towards large-scale computing systems such as cloud computing, the Internet of Things and embedded systems. These are key technologies transforming numerous industries, including healthcare, finance, manufacturing, education, and transportation (Bogatinovski et al., 2021). Due to the vast increase in the size and complexity of IT systems, IT administrators are facing more and more challenges when performing tedious management tasks manually. For this reason, the study of automated and intelligent monitoring systems has recently generated much interest in industry and academia (Notaro et al., 2021). AIOps is an emerging interdisciplinary field emerging at the intersection of the research areas of machine learning, big data, streaming analytics, and IT operations management (Bogatinovski et al., 2021). It seeks to facilitate the administration and monitoring of large-scale computer system operations. In this work we answer the question: How can you design and implement a model that integrates all fields of action of AIOps, which facilitates the administration of large-scale computer systems? In this work, a literature review was performed to obtain context of the tools available in the market that offer AIOps solutions, the fields of action of AIOps were defined, a base architecture of the model was built, a web application of tests was deployed on AWS which is the leading cloud service provider in the market. The behavior of the model was validated with the generation of error events. For the implementation, the moogsoft tool was chosen since it has a free offer and meets many of the AIOps fields of action that are to be analyzed. To connect the operations, an integration was used that asks AWS for permissions to access all the information stored in CloudWatch. It was concluded that the tools that employ AIOps currently have little explainability within them, functioning mainly as a black box. Because it requires a lot of information and time for the models to learn. The implementation of AIOps processes is quite invasive asking for a lot of read permissions on the infrastructure and the software that runs. So AIOps works well as an add on, but not a tool to replace IT administrators.