Use Machine Learning para administrar las operaciones de TI
Fuente: Oracle Blogs
En el vertiginoso mercado de hoy en día, todas las empresas buscan formas de mejorar la eficiencia para obtener una ventaja, ya sea utilizando tecnología para ayudar a optimizar las operaciones o impulsar la innovación. Uno de los principales problemas para la organización de TI típica es que se le pide que entregue más y más servicios y aplicaciones a un ritmo más rápido, mientras que al mismo tiempo, experimenta un rápido crecimiento en sus carteras de aplicaciones. Como resultado, las organizaciones de TI están viendo más emergencias y simulacros de incendio con la aparición de más aplicaciones web y móviles.
Intentar mantener y administrar la complejidad y veracidad de estas aplicaciones es una carga para TI. Aquí hay una cifra interesante de una reciente encuesta grupal multiusuario: Más del 85% de los problemas que enfrentan los clientes son informados primero por los usuarios, y el 32% de las llamadas / correos electrónicos sobre el lento rendimiento de las aplicaciones provienen de la alta gerencia.
Entonces, ¿cómo enfrentamos estos desafíos? ¿Agrega más herramientas de monitoreo o recursos de TI a la ecuación? Según IDC, cerca del 92% de las organizaciones de TI empresariales actualmente tienen una o más herramientas de monitoreo en uso, pero aún así el 55% de las que aparecen en el informe reconocen que necesitan nuevas soluciones diseñadas para la escala y complejidad del negocio digital, incluido el híbrido nube y big data
A medida que crece la necesidad de nuevas soluciones de monitoreo de la era de la nube para mantenerse al ritmo del cambio, los métodos tradicionales carecen de las capacidades para fusionar e integrar todos los archivos de registro segregados y los datos operacionales que provienen de las aplicaciones de próxima generación. ¿Por qué es importante esta integración? Bueno, los registros y los datos operativos son la clave para descubrir la verdadera percepción de lo que realmente está sucediendo dentro de sus aplicaciones y entornos de sistema.
Una forma es reunir los silos de datos en una sola plataforma para que pueda analizar y diseccionar lo que realmente está sucediendo. Esto ayuda a eliminar los vacíos que pueda tener y le brinda una idea completa de lo que sucede dentro de sus entornos de aplicaciones.
Una vez que tenga una base sólida de datos unificados, puede aplicar el aprendizaje automático para descubrir posibles anomalías y problemas que serían difíciles de detectar con los métodos tradicionales.
El aprendizaje automático le brinda la ventaja que necesita para detectar y detectar problemas automáticamente. Es una opción natural para la administración y seguridad de sistemas porque puede aplicar cierta inteligencia para separar los problemas reales de todo el ruido. El aprendizaje automático puede ayudar a identificar patrones importantes en sus datos. Además, al agrupar los datos, el aprendizaje automático puede ayudarlo a enfocarse en los problemas más urgentes.
Usted gana un tiempo más rápido para la resolución de problemas de solución de problemas que afectan a los usuarios y clientes. Con el crecimiento de datos de hoy en día, necesita herramientas que automaticen y solucionen estos problemas rápidamente.
Una ventaja de hacer todo esto en la nube es que puede reducir significativamente el tiempo de implementación y las demoras en la implementación de meses a semanas o incluso días. Según los analistas de la industria, la administración de sistemas basada en la nube se encuentra entre los mercados de análisis y operaciones de TI de más rápido crecimiento. Mire el siguiente video para conocer cómo un cliente usa el aprendizaje automático para monitorear cientos de miles de transacciones por segundo.
entrevista a Scott Mcneil, Product Marketing Analyst, Oracle Management Cloud
