En la era digital actual, la fiabilidad y la estabilidad de las aplicaciones son esenciales para el éxito de cualquier organización. Los ingenieros de fiabilidad de sitios, conocidos como SRE, desempeñan un papel crucial en mantener estos sistemas funcionando sin interrupciones. Sin embargo, la gestión manual de logs y la detección de errores pueden ser procesos tediosos y propensos a errores humanos. Para superar estos desafíos emerge AutoSREAgent, una herramienta automatizada diseñada para monitorear continuamente los archivos de logs, identificar problemas y agilizar la gestión de incidentes mediante la creación automática de tickets en Jira. AutoSREAgent representa un avance significativo para los equipos de operaciones y desarrollo, integrando inteligencia artificial y automatización para optimizar la gestión de la fiabilidad del software.
La herramienta funciona ejecutando un script principal que escanea periódicamente un archivo de log específico en busca de errores o alertas críticas. A diferencia de otros sistemas que requieren configuraciones complejas o intervenciones frecuentes, AutoSREAgent ofrece una configuración sencilla y directa que permite a los usuarios comenzar rápidamente. Una de sus características destacadas es la capacidad de identificar de forma inteligente a los empleados de guardia o responsables on-call. Esto garantiza que cuando se detecta una anomalía, el ticket generado en Jira sea asignado automáticamente a la persona correspondiente, reduciendo el tiempo de respuesta y minimizando el impacto de posibles fallos. Para facilitar la adopción, el proyecto incluye un archivo de configuración estándar que se puede adaptar a diversas necesidades, permitiendo especificar parámetros como el intervalo de monitoreo o la ruta al archivo de logs.
Para quienes no dispongan de logs reales con los que probar el sistema, AutoSREAgent incorpora herramientas utilitarias para generar datos simulados, lo que resulta especialmente útil durante las fases de desarrollo y pruebas. Además, el proyecto contiene una demostración completa desarrollada en un cuaderno de Jupyter que permite a los usuarios observar en tiempo real cómo se lleva a cabo la supervisión, la detección de errores y la creación de tickets. Esta característica educativa contribuye a una rápida comprensión y validación del flujo de trabajo automatizado. El impacto de AutoSREAgent trasciende la simple monitorización de logs, ya que contribuye a una gestión de incidentes más efectiva y menos propensa a errores humanos. Al automatizar la creación y asignación de tickets, los equipos pueden centrarse en la resolución de problemas reales, en lugar de perder tiempo en tareas administrativas repetitivas.
La herramienta fue desarrollada en el marco del curso CS 595 - TCPS: MLOps para Generative AI, lo que resalta su base en tecnologías avanzadas de aprendizaje automático y operaciones de software modernas. Esta integración demuestra cómo la inteligencia artificial puede ser aplicada a la ingeniería de fiabilidad para mejorar los procesos tradicionales. AutoSREAgent está construido principalmente en Python, con una estructura que facilita la extensión y personalización según las necesidades específicas de cada organización. Al ser un proyecto open source, cuenta con la potencialidad de evolucionar a través de la colaboración comunitaria, incorporando nuevas funcionalidades y adaptándose a múltiples entornos operativos. Si bien aún se encuentra en una etapa experimental, la sencillez y eficacia de esta herramienta plantean un enfoque prometedor para la monitorización continua y la gestión automatizada de incidentes.
