Cómo la plataforma SL1 AIOps de ScienceLogic utiliza la IA y las técnicas de aprendizaje automático para analizar los datos de toda la red de sus clientes.
Cisco Live 2019: Cómo el SL1 de ScienceLogic utiliza la IA y el aprendizaje automático para mejorar el rendimiento de las aplicaciones de misión críticaMurali Nemani, CMO de ScienceLogic, habló con ConsejoTecnologico.com en Cisco Live 2019 sobre cómo la plataforma AIOps SL1 de la compañía utiliza la IA y las técnicas de aprendizaje automático para analizar los datos de toda la red y los centros de datos de sus clientes con el fin de mejorar el rendimiento de los sistemas de misión crítica.
Murali Nemani, CMO de ScienceLogic, habló con ConsejoTecnologico.com en Cisco Live 2019 sobre cómo la plataforma SL1 AIOps de la compañía utiliza la IA y las técnicas de aprendizaje de máquinas para analizar los datos de la red de sus clientes y los centros de datos para mejorar el rendimiento de los sistemas de misión crítica. La siguiente es una transcripción editada de la entrevista.
Murali Nemani: Estando en el área de la bahía y siendo un ex-empleado de Cisco, entiendo totalmente el ecosistema de Cisco, especialmente lo que hacen por sus socios. Así que mucho de lo que hacemos en ScienceLogic es tomar, digamos, la iniciativa de transformación digital que las empresas están llevando a cabo y tratar de dar mucho significado a los datos operativos sobre los que están tratando de construir estas plataformas. A medida que la transformación digital evoluciona y se confía en estas aplicaciones de misión crítica para el núcleo de su negocio, esas aplicaciones son fundamentalmente tan buenas como la infraestructura subyacente que las soporta.
Nuestra asociación con Cisco ha consistido en aprovechar muchas de sus capacidades ricas en aplicaciones a través de algunas de las inversiones que han realizado en AppDynamics, y su infraestructura central en inversiones que han realizado a través del centro de datos, la red, por la que son muy conocidos, así como sus inversiones en la nube, y en ser capaces de conectar estos dos elementos con un conjunto de datos operativos que proporcionan una gran cantidad de información sobre el rendimiento de las aplicaciones, las aplicaciones de misión crítica, de las que dependen los CIOs y los clientes a la hora de construir su negocio.
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En ScienceLogic, hemos presentado recientemente un producto llamado SL1 y eso es lo que hemos estado mostrando en Cisco Live. SL1 aplica fundamentalmente técnicas de IA/ML alrededor de toda esta iniciativa llamada AIOps, y examina muchos de los datos operativos que provienen de múltiples lugares dentro del ecosistema de TI, los centros de datos, ya sean centros de datos que usted posee o centros de datos que son centros de datos públicos. A continuación, podrá coser un plano operativo de lo que realmente está sucediendo con el rendimiento de su aplicación y de su red.
Con eso, eres capaz de conectar esa perspicacia para obtener resultados procesables, ¿cierto? Ahí es donde entran en juego los elementos AI/ML, donde estos datos alimentan redes neuronales avanzadas y AI, o plataformas como IBM Watson, para empezar a buscar análisis predictivos de dónde, digamos, se produce una degradación del rendimiento en la aplicación, dónde está la causa principal. ¿Cómo lo identifica y tal vez incluso observa el reconocimiento de patrones en torno a cuestiones que están a punto de ocurrir y que van a afectar a esa aplicación de misión crítica? Entonces podrá ir a poner remedio con antelación. Esto es con lo que hemos estado trabajando desde la perspectiva del producto, las capacidades que estamos aportando al mercado y, posteriormente, la forma en que nos asociamos con Cisco y sus clientes para llevar esa capacidad a su servicio».
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