AIOps: IA para Operaciones de TI · Lección 12
¿Qué ventaja ofrece un 'baseline dinámico' que se actualiza continuamente con datos recientes, frente a un baseline estático definido una única vez y nunca actualizado después?
Se adapta automáticamente a cambios legítimos y graduales en el comportamiento normal del sistema (como crecimiento orgánico de tráfico con el tiempo), evitando que ese baseline se vuelva obsoleto y genere falsas alarmas constantes a medida que el sistema evoluciona naturalmente
Un baseline dinámico elimina por completo la necesidad de tener cualquier tipo de dato histórico real sobre el comportamiento pasado del sistema
Solo es relevante si el comportamiento del sistema es exactamente idéntico y constante en todo momento, sin ninguna variación real posible
Un baseline estático definido una única vez siempre sigue siendo exactamente igual de preciso indefinidamente, sin importar cuánto tiempo pase o cuánto cambie el sistema
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El baseline dinámico se actualiza continuamente con datos
Revisa: se actualiza continuamente con datos recientes del comportamiento real del sistema.
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¿Por qué un baseline estático definido hace dos años, sin ninguna actualización posterior, probablemente generaría falsas alarmas constantes en un sistema cuyo tráfico normal ha crecido orgánicamente de forma significativa desde entonces?
Pista: si el tráfico normal del sistema ha crecido orgánicamente y de forma legítima durante esos dos años, comparar el comportamiento actual contra ese baseline desactualizado y ya obsoleto haría que ese crecimiento normal y esperado se interprete erróneamente como una anomalía constante, generando falsas alarmas repetidas simplemente porque el punto de referencia nunca se actualizó para reflejar la realidad actual del sistema.
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Baselines dinámicos — aprender el comportamiento normal
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