Por qué utilizar la automatización basada en la IA para supervisar el rendimiento de las aplicaciones críticas para la empresa

En un mundo dominado por el alojamiento en la nube, los contenedores y los microservicios, ya no es factible tratar de maximizar el rendimiento de las aplicaciones de forma manual.

Cada día, el personal de TI se enfrenta a sistemas dispares, servicios complejos y aplicaciones distribuidas. De ahí que cada vez más empresas adopten la inteligencia artificial para las operaciones de TI (AIOps) y utilicen la automatización robótica de procesos (RPA) para detectar automáticamente todos los componentes y dependencias de sus aplicaciones y procesos.

A diferencia de lo que ocurre con la supervisión manual, la IA aprende por sí misma lo que es el rendimiento normal. En lugar de basarse en parámetros predefinidos (que a menudo dan lugar a alertas falsas), se adapta de forma dinámica a las cargas de trabajo de las aplicaciones y señala con precisión la causa de cualquier problema y sus consecuencias para el negocio.

La supervisión automatizada analiza el entorno constantemente en busca de problemas (p. ej., una interrupción o ralentización del servicio o el fallo de alguna función) y, si detecta alguno, identifica rápidamente la causa raíz antes de que pueda ocasionar daños. Las mejores soluciones ofrecen una corrección de problemas más rápida y totalmente automatizada para muchos casos que normalmente requerirían intervención manual. En los entornos de nube, la RPA mantiene la calidad, la seguridad y la agilidad de los ciclos de entrega, lo que libera a los equipos de DevOps para que puedan centrarse en la innovación y en los proyectos más importantes para el negocio.

Otro aspecto que hay que supervisar y comprender es la experiencia del usuario en las aplicaciones críticas en todas las plataformas en que las ejecuten (la web, equipos de sobremesa o dispositivos móviles e inteligentes). Las plataformas de supervisión automatizada más destacadas ofrecen una visibilidad y un diagnóstico detallados para las aplicaciones personalizadas y de terceros e incluso para los productos SaaS, lo que optimiza aún más la experiencia digital de los usuarios.