Con más y más aplicaciones moviéndose a la nube, se recopila una cantidad cada vez mayor de datos de telemetría (registros, métricas, seguimientos), lo que puede ayudar a mejorar el rendimiento de las aplicaciones, las eficiencias operativas y los KPI comerciales. Sin embargo, analizar estos datos es extremadamente tedioso y requiere mucho tiempo dada la enorme cantidad de datos que se generan. Los métodos tradicionales de alerta y coincidencia de patrones simples (búsqueda visual o simple, etc.) no son suficientes para los equipos de operaciones de TI y los SRE. Es como tratar de encontrar una aguja en un pajar. 

En esta publicación de blog, se cubre algunas de las capacidades de inteligencia artificial para operaciones de TI (AIOps) y aprendizaje automático (ML) de Elastic para el análisis de causa raíz.

El aprendizaje automático de Elastic lo ayudará a investigar los problemas de rendimiento al proporcionar detección de anomalías e identificar posibles causas raíz a través del análisis de series temporales y la detección de registros atípicos. Estas capacidades lo ayudarán a reducir el tiempo para encontrar esa "aguja" en el pajar. 

La plataforma de Elastic te permite comenzar rápidamente con el aprendizaje automático. No necesita tener un equipo de ciencia de datos o diseñar una arquitectura de sistema. Además, no es necesario mover los datos a un marco de terceros para el entrenamiento de modelos. 

Hay disponibles modelos de aprendizaje automático preconfigurados para la observabilidad y la seguridad. Si no funcionan lo suficientemente bien con sus datos, los asistentes en la herramienta lo guiarán a través de los pocos pasos necesarios para configurar la detección de anomalías personalizada y entrenar su modelo con aprendizaje supervisado. Para ayudarlo a comenzar, hay varias funciones clave integradas en Elastic Observability para ayudar en el análisis, lo que ayuda a evitar la necesidad de ejecutar modelos de ML específicos. Estas funciones ayudan a minimizar el tiempo y el análisis de los registros.

Revisemos algunas de estas características de ML integradas desde el siguiente enlace al blog oficial de Elastic.