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Dynatrace presenta la observabilidad de datos

Para su plataforma de análisis y automatización

[07/02/2024] Dynatrace anunció nuevas capacidades de observabilidad de datos impulsadas por IA para su plataforma de análisis y automatización. Según lo señalado en el comunicado de prensa, con Dynatrace Data Observability, los equipos pueden confiar en todos los datos de observabilidad, seguridad y eventos comerciales en Dynatrace para impulsar el motor de IA Davis de la plataforma para ayudar a eliminar falsos positivos y ofrecer análisis comerciales confiables y automatizaciones confiables.

"Dynatrace Data Observability permite que los equipos de análisis empresarial, ciencia de datos, DevOps, SRE, seguridad y otros ayuden a garantizar que todos los datos en la plataforma Dynatrace sean de alta calidad. Esto complementa las capacidades de enriquecimiento y limpieza de datos existentes de la plataforma proporcionadas por Dynatrace OneAgent para ayudar a garantizar la alta calidad de los datos recopilados a través de otras fuentes externas, incluidos estándares de código abierto, como OpenTelemetry, e instrumentación personalizada, como registros y API de Dynatrace. Permite a los equipos realizar un seguimiento de la actualidad, el volumen, la distribución, el esquema, el linaje y la disponibilidad de estos datos de origen externo, lo que reduce o elimina la necesidad de herramientas de limpieza de datos adicionales, sostuvo Bernd Greifeneder, CTO de Dynatrace.

Los datos de alta calidad son fundamentales para las organizaciones que dependen de ellos para informar estrategias comerciales y de productos, optimizar y automatizar procesos e impulsar mejoras continuas, anotó el ejecutivo. Sin embargo, agregó, la escala y la complejidad de los datos de los ecosistemas de nube modernos, combinadas con el mayor uso de soluciones de código abierto, API abiertas y otra instrumentación personalizada, dificultan el logro de este objetivo.

"Al adoptar técnicas de observabilidad de datos, las organizaciones pueden mejorar la disponibilidad, confiabilidad y calidad de los datos durante todo el ciclo de vida de los datos, desde la ingesta hasta el análisis y la automatización, explicó Greifeneder, añadiendo que Dynatrace Data Observability trabaja con otras tecnologías centrales de la plataforma Dynatrace , incluida la IA hipermodal de Davis que combina capacidades de IA predictivas, causales y generativas, para brindar a los equipos basados en datos los siguientes beneficios:

  • Actualización: Ayuda a garantizar que los datos utilizados para el análisis y la automatización estén actualizados y sean oportunos y alerta sobre cualquier problema, por ejemplo, inventario agotado, cambios en los precios de los productos y anomalías en las marcas de tiempo.
  • Volumen: Monitorea aumentos, disminuciones o lagunas inesperadas en los datos (por ejemplo, la cantidad de clientes reportados que utilizan un servicio en particular), lo que puede indicar problemas no detectados.
  • Distribución: Monitorea patrones, desviaciones o valores atípicos de la forma esperada en que se distribuyen los valores de datos en un conjunto de datos, lo que puede indicar problemas en la recopilación o el procesamiento de datos.
  • Esquema: Realiza un seguimiento de la estructura de datos y alerta sobre cambios inesperados, como campos nuevos o eliminados, para evitar resultados inesperados como informes y paneles rotos.
  • Lineage: Ofrece detalles precisos sobre la causa raíz de los orígenes de los datos y los servicios que afectarán posteriormente, lo que ayuda a los equipos a identificar y resolver proactivamente los problemas de datos antes de que afecten a los usuarios o clientes.
  • Disponibilidad: Aprovecha las capacidades de observabilidad de la infraestructura de la plataforma Dynatrace para observar el uso de servidores, redes y almacenamiento de los servicios digitales, alertando sobre anomalías como el tiempo de inactividad y la latencia, para proporcionar un flujo constante de datos de estas fuentes para un análisis y una automatización saludables.

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