En el dinámico mundo de la tecnología, resolver por qué los sistemas fallan es uno de los mayores desafíos a los que se enfrentan los equipos de ingeniería. A pesar de contar con grandes volúmenes de datos como métricas, registros o trazas, encontrar la raíz del problema sigue siendo un proceso complejo y tedioso. Las herramientas de observabilidad actuales son útiles para mostrar qué ocurre en un sistema, pero no revelan directamente cuál es el motivo del fallo. En este contexto, la automatización del análisis de la causa raíz, potenciada por inteligencia artificial, se erige como una solución esencial para acelerar y mejorar el diagnóstico de problemas tecnológicos complejos. Una de las razones más contundentes para automatizar el análisis de la causa raíz es la reducción del tiempo que demandan las interrupciones o incidencias en sistemas críticos.
En entornos donde los sistemas están compuestos por cientos o miles de servicios interconectados, realizar una investigación manual resulta ineficiente y costoso. Cada minuto que una aplicación o servicio está inactivo puede traducirse en pérdidas significativas para las empresas, tanto en términos económicos como de reputación. La automatización permite disminuir estos tiempos de manera sustancial y mejorar la resiliencia operativa. Más allá del tiempo, otro aspecto clave es la dificultad intrínseca que representa manejar la enorme cantidad de datos y la complejidad de los contextos tecnológicos actuales. Sistemas distribuidos, diversas tecnologías y múltiples proveedores de servicios en la nube generan un entramado difícil de comprender completamente para cualquier ingeniero, incluso para los más experimentados.
Esta complejidad es precisamente la que obliga a buscar soluciones automatizadas que puedan procesar y analizar toda la información relevante para detectar patrones y conexiones que escapan a la capacidad humana. La idea de usar modelos de lenguaje extendidos (LLMs) como los grandes modelos de inteligencia artificial para investigar qué falló en un sistema parece atractiva, pero la realidad es que simplemente cargar datos en un modelo y preguntar no es suficiente. Implementar un análisis efectivo requiere una serie de pasos metodológicos muy específicos, que incluyen la recolección exhaustiva de telemetría, la interpretación de diferentes señales como picos en métricas o patrones en logs, además de la comprensión de la arquitectura de servicios y sus interrelaciones. Solo luego de este trabajo previo de estructuración y análisis puede la IA ayudar a identificar la causa raíz. Esto es precisamente lo que impulsa la solución desarrollada por Coroot Enterprise Edition, que integra un análisis basado en IA para automatizar y acelerar la identificación de fallos.
En lugar de limitarse a una simple interfaz conversacional o chatbot, la plataforma se enfoca en emular el razonamiento de un ingeniero experimentado al recorrer el grafo de dependencias y revisar la telemetría disponible para detectar anomalías y relacionarlas con posibles causas. Para ilustrar este enfoque, imagina una caída en el rendimiento de un servicio frontal que afecta la experiencia del usuario. Tradicionalmente, un ingeniero debería revisar primero las métricas y registros de ese servicio, luego analizar las dependencias y sus correspondientes datos, rastrear llamadas y trazas para finalmente descubrir qué exactamente está originando la latencia o errores. Esta tarea puede consumir horas valiosas, especialmente cuando el problema está oculto en un componente complejo o remoto. El sistema AI de Coroot realiza este proceso en cuestión de segundos, identificando las áreas problemáticas y explicando las razones con un nivel de detalle adecuado para entender incluso fallos complejos.
Esto no solo mejora la rapidez de respuesta, sino que también permite a los equipos enfocar sus esfuerzos en la solución en lugar de perderse entre un sinfín de datos inconexos. Un punto fundamental que diferencia esta solución de muchas otras propuestas de IA en operaciones tecnológicas es la calidad y cantidad de datos con los que trabaja. En lugar de depender únicamente de los datos que el sistema operativo o las aplicaciones expongan por defecto, Coroot utiliza un agente basado en eBPF para capturar telemetría rica y precisa, incluyendo métricas derivadas de patrones recurrentes en los logs para correlacionar con otros datos. Este enfoque asegura una base sólida para el análisis automatizado y evita los resultados superficiales o inexactos que suelen ofrecer otras herramientas basadas en enfoques más limitados. Además, la productora de esta tecnología opta por un modelo de despliegue on-premises con precios claros y accesibles.
El costo se establece en función del número de núcleos de CPU, sin cargos adicionales por la cantidad de señales o usuarios conectados. Esto baja las barreras económicas y permite que organizaciones de diferentes tamaños accedan a una herramienta potente que fomenta una observabilidad completa y sin restricciones. El proceso de análisis funciona siguiendo el grafo de dependencias desde el servicio afectado, como lo haría un ingeniero, comparando constantemente la telemetría con las anomalías detectadas mediante técnicas avanzadas de machine learning que no se basan en LLMs para esta etapa. Tras identificar las hipótesis más probables, el sistema formatea la información en hallazgos, logs relevantes y señales clave que sustentan cada explicación. Para facilitar la interpretación, especialmente en situaciones complejas, el sistema aprovecha capacidades de modelos de lenguaje para resumir los resultados y ofrecer recomendaciones prácticas o pasos siguientes.
Aquí se pone en valor la integración con diferentes proveedores de LLM, destacando que según pruebas internas, Claude 3.7 de Anthropic ofrece las respuestas más precisas y útiles. El resultado final es un producto empresarial, robusto y asequible, diseñado para transformar la manera en que las organizaciones enfrentan los problemas en sus sistemas. La inteligencia artificial deja de ser un concepto abstracto o una promesa lejana y se convierte en una herramienta tangible que mejora significativamente la experiencia de troubleshooting. Esta innovación también contribuye a cambiar la percepción del mercado sobre las soluciones de AIOps, que muchas veces se consideran marketing vacío.
Coroot demuestra que cuando se trabaja con datos adecuados y se diseñan procesos específicos en lugar de confiar en tecnologías genéricas o superficiales, los beneficios reales pueden ser extraordinarios. Para cualquier empresa que dependa de sistemas distribuidos y complejos, adoptar un análisis de causa raíz potenciado por IA como el de Coroot puede representar un antes y un después en la operación y mantenimiento de su infraestructura tecnológica. Desde la rápida detección y explicación de problemas, hasta un uso más eficiente del talento humano y la reducción de costes por downtime, las ventajas son claras. Además, la facilidad para implementar la solución, que funciona desde el inicio con la integración de infraestructura, Kubernetes, máquinas virtuales o hardware físico, facilita la adopción sin complicaciones. La experiencia del usuario se mejora con una curva de instalación rápida y un agente ligero basado en eBPF que no demanda recursos excesivos.
