AIOps: IA para Operaciones de TI · Lección 22
¿Qué permite hacer un modelo de forecasting (pronóstico) basado en series temporales aplicado al uso histórico de recursos de infraestructura (CPU, almacenamiento, ancho de banda)?
Proyectar hacia el futuro cuándo un recurso específico probablemente alcanzará su capacidad máxima según la tendencia de crecimiento observada, permitiendo planificar la expansión de infraestructura con suficiente anticipación antes de que ocurra un problema real de capacidad
El forecasting de capacidad elimina por completo la necesidad de tener datos históricos reales de uso de recursos previamente recolectados
Solo es relevante si el uso del recurso es exactamente constante y no varía nunca en absoluto con el tiempo, sin ninguna tendencia real de crecimiento
Un modelo de forecasting siempre predice con una certeza absoluta exacta el momento preciso al segundo en que un recurso se agotará por completo, sin ningún margen de incertidumbre
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El forecasting permite planificar la expansión de infraestructura con suficiente
Revisa: permite planificar la expansión de infraestructura con suficiente anticipación.
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¿Por qué proyectar que el almacenamiento actual se agotará en aproximadamente 3 meses (según la tendencia de crecimiento observada) da al equipo tiempo real para planificar una expansión ordenada, en vez de descubrir el problema solo cuando el almacenamiento ya está completamente lleno?
Pista: con 3 meses de anticipación, el equipo tiene tiempo real para evaluar opciones de expansión, conseguir presupuesto aprobado, y ejecutar el cambio de forma ordenada y planificada; si en cambio el problema solo se descubriera cuando el almacenamiento ya está completamente lleno y el servicio empieza a fallar, el equipo tendría que reaccionar de emergencia bajo presión, sin ese mismo margen de tiempo para tomar decisiones bien planificadas.
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Forecasting de capacidad con series temporales
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