AIOps: IA para Operaciones de TI · Lección 17
¿Cómo usa un sistema de RCA automatizado un grafo de dependencias de servicios (qué servicio depende de cuál) para identificar la causa raíz probable de un incidente?
Analiza la dirección de las dependencias para inferir que un problema en un servicio 'upstream' (del cual otros dependen) es más probablemente la causa raíz real, mientras los servicios 'downstream' afectados son más probablemente consecuencias derivadas de ese problema original
El grafo de dependencias elimina por completo la necesidad de tener cualquier dato adicional de métricas o logs para realizar el análisis de causa raíz
Solo es relevante si el sistema tiene exactamente un único servicio en total, sin ninguna dependencia real entre distintos componentes
Este análisis garantiza automáticamente identificar la causa raíz exacta y correcta en absolutamente todos los casos sin ningún margen de error
AIOps: IA para Operaciones de TI · Lección 17
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Un problema en un servicio upstream es más probablemente la causa raíz que uno
Revisa: es más probablemente la causa raíz que uno downstream, que suele ser consecuencia.
AIOps: IA para Operaciones de TI · Lección 17
¿Por qué un problema en una base de datos compartida (upstream) de la cual dependen 10 microservicios distintos es más probable que sea la causa raíz real, comparado con que esos 10 microservicios hayan fallado todos de forma independiente y coincidente al mismo tiempo?
Pista: que 10 microservicios completamente independientes fallaran exactamente al mismo tiempo por pura coincidencia sería estadísticamente muy improbable; una explicación mucho más simple y plausible es que todos comparten una dependencia común (la base de datos), y un problema ahí se propagó hacia todos ellos simultáneamente, siendo esa estructura de dependencia compartida la señal que hace mucho más probable identificar esa base de datos como la causa raíz real del incidente.
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Grafos de dependencia de servicios para RCA
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