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Fiduciaria logra pasar de un modelo reactivo a uno proactivo del monitoreo de su hardware mediante machine learning

Resumen Ejecutivo

Empresa del sector financiero no contaba con visibilidad proactiva de su infraestructura, su capacidad de reacción era limitada, debido a que debían esperar una alerta cuando la capacidad de su hardware estaba al límite. Panorama Technologies apoyó en la implementación de una solución que le permitiera al administrador y gestores de infraestructura a:

  • Tener una visibilidad total del performance y disponibilidad de sus componentes tecnológicos: máquinas, Swiths
  • Aplicar un modelo forecast o preventivo a futuro a los discos de las máquinas
  • Alertar de manera proactiva para prevenir la escases de espacio en disco con anterioridad
s
Desafíos
l
Casos de Uso
Áreas impactadas
n
Fuentes de datos integradas
Resultados y logros obtenidos
R
Solución

Implementar las funcionalidades de la aplicación Machine Learning, la cual utiliza conceptos de inteligencia artificial.

Logrando obtener la siguiente visibilidad por cada máquina de lo siguiente:

  • Capacidad total del disco
  • Predicción de comportamiento a X tiempo
  • Comportamiento y promedio tiempo transcurrido

Se logró inicialmente con la información por cada disco del comportamiento de x tiempo atrás. Dato importante para que la inteligencia artificial logre aplicar el Forecast de los datos.

Se utilizo la funcionalidad de “Predict Numeric Fields” ya que permite realizar experimentos de predicción partiendo de un código base, una vez finalizado el experimento la aplicación nos ayudó a generar el código:

Implementar Capacity Planning (Machine Learning) a los componentes de disco de todos sus dispositivos y/o plataformas donde pueda aplicar.

    Infraestructura y Operaciones de TI

    • Windows (Logs del Sistema)
    • Linux (Logs del Sistema)
    • Appliance (Scripts de Disponibilidad)
    • Disponibilidad servicios (scripts de servidores)
    • Capacity Planning (Machine Learning)

    Gracias a la implementación de Machine Learning de Splunk se logró consolidar toda la información en un único punto, permitiendo la visualización a futuro del comportamiento del disco de todos sus componentes.

    Logrando así, que los administradores de infraestructura puedan atender con anterioridad posibles incidentes causados por el espacio en disco.

    Permítanos ayudarlo con sus desafíos de TI