Monitoreo con Zabbix y la IA

La inteligencia artificial (IA) y el monitoreo de datos están trabajando juntos para transformar digitalmente las relaciones, los negocios y las personas. En telecomunicaciones, el análisis predictivo basado en la recopilación de datos juega un papel crucial en el desarrollo. A partir de la versión 6.0 de Zabbix, los usuarios se han beneficiado de actualizaciones en funciones predictivas y de aprendizaje automático, que les permiten estudiar los datos monitoreados por Zabbix e integrarlos con módulos de la IA.

Danilo Barros, cofundador de Lunio (un socio certificado de Zabbix en Brasil), presentó los resultados de usar Zabbix combinado con el monitoreo de datos en telecomunicaciones a través de la IA  y aprendizaje automático en la Conferencia Zabbix Brasil en 2022. ¡Sigue leyendo para conocer toda la historia!

El escenario

Con más de 600 OLTs (Optical Line Terminals - la infraestructura de fibra óptica utilizada por los proveedores de internet) así como 400,000 clientes en más de 800 ciudades y 20 estados en Brasil, el cliente de Lunio maneja una cantidad asombrosa de datos. Este monitoreo es esencial para operaciones fluidas y para garantizar que no haya impactos negativos en los usuarios ni sobrecargas para los agentes de servicio al cliente en caso de accidentes.

Un desafío principal para los clientes de telecomunicaciones es la sobrecarga de llamadas al servicio al cliente en caso de incidentes masivos en la red. Con tantos clientes, se deben tomar todas las precauciones para evitar saturar las líneas telefónicas durante cortes o fallas del servicio.

"No se puede lograr la satisfacción del cliente en tales circunstancias, y el Net Promoter Score (NPS) cae drásticamente."

Mapeo de necesidades

Considerando la estructura operativa del cliente, se identificaron una serie de necesidades centradas en seis puntos principales:

1. Automatización: Con notificaciones a través de canales digitales para cada evento.
2. Velocidad: Con el objetivo de mejorar el servicio al cliente.
3. Costos operativos: Optimización del presupuesto.
4. Análisis de causa raíz: Identificación rápida de la causa de los eventos.
5. Predictibilidad: La capacidad de analizar problemas e identificar tendencias.
6. Informes: Identificación de incidentes y cumplimiento de regulaciones de ANATEL (Agencia Nacional de Telecomunicaciones).

Con estos intereses en mente, fue posible reevaluar el uso de herramientas previamente empleadas por el cliente de telecomunicaciones, que en ese momento cumplían funciones únicas en el proceso. Cada herramienta tenía su tiempo de uso y verificación de información, lo que podría impactar a cientos de usuarios en un incidente a gran escala. Los desafíos clave identificados por el equipo de Lunio incluyeron:

• Integraciones: Los sistemas necesitaban estar interconectados.
• Integridad: Actualizaciones constantes de datos.
• Topología: Con mapeo del sistema a través de programas específicos.
• Reglas de negocio: Respetando el desarrollo de procesos locales.
• Rendimiento: El monitoreo y la automatización de 600,000 activos.
• Alta disponibilidad: Docenas de centros de datos atendiendo la demanda local.

Implementación de cambios

Una vez identificadas las necesidades y desafíos, era momento de promover cambios dentro del cliente. Al integrar sistemas y utilizar Zabbix para monitorear más de 600,000 elementos, entender incidentes y predecir posibles errores futuros, los equipos técnicos de Lunio crearon LunioAI, un "super asistente" con capacidades analíticas y predictivas, así como la capacidad de aprender continuamente.

"Este tipo (LunioIA) aprende de cada evento, entendiendo cada topología que ocurre en la red del cliente."

En las pruebas iniciales de respuesta, LunioAI fue capaz de analizar y evaluar eventos masivos en un minuto y medio. Con el tiempo, esto se redujo a 30 segundos, haciendo que el retorno al equipo técnico fuera cada vez más rápido y afectando positivamente la resolución de incidentes.

Los resultados

A lo largo del desarrollo y mejora de LunioIA, la cadena de operaciones estuvo involucrada en análisis predictivos de posibles eventos en la red, proporcionando a los profesionales técnicos la información necesaria para realizar mantenimiento preventivo en los elementos monitoreados.

LunioIA considera datos de sistemas integrados, entornos FTTH (fibra hasta el hogar), centros de datos y elementos, todo como parte del entorno de monitoreo de Zabbix. Luego, puede diagnosticar eventos, entender la gravedad de un evento y encontrar puntos de resolución, sin necesidad de recursos humanos en el proceso.

Como resultado, cuando los atendentes físicos eran contactados por clientes con dificultades en el servicio, en lugar de pasar por todo el proceso para entender qué sucedió, el atendente podía realizar una búsqueda utilizando el CPF (Registro de Contribuyente Individual) del cliente y acceder a un resumen de los eventos, causas y soluciones identificadas por la inteligencia artificial combinada con el monitoreo de datos a través de Zabbix.

Conclusión

Este ejemplo proviene de la industria de telecomunicaciones, pero no es difícil ver cómo la capacidad de Zabbix para integrar los datos monitoreados con módulos de IA puede beneficiar a empresas en casi cualquier industria.

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