Convertir la telemetría en acción

Convertir la telemetría en acción

Al igual que muchas organizaciones de TI, recopilamos una gran cantidad de datos de telemetría.

Mi equipo se encarga de NetApp Active IQ. Recogemos datos de telemetría de más de 300 000 sistemas de toda la base instalada de NetApp y transformamos esos datos sin procesar en información útil que nuestros clientes, partners, equipos de soporte y equipos internos pueden usar.

Esto supone aproximadamente 10 terabytes de nuevos datos de telemetría cada mes, lo que contribuye a crear un lago de datos de unos 4 petabytes que abarca a 24 000 clientes.

A esa escala, recopilar datos simplemente porque podemos hacerlo no es una estrategia. Tiene que aportar valor.

De hecho, un CFO me ha preguntado directamente: «¿qué sacamos de todos estos datos?»

Es una pregunta lógica, y todas las organizaciones que recopilan datos de telemetría deberían ser capaces de responderla.

Del soporte reactivo a la información proactiva

Lo que hacemos hoy tiene su origen en AutoSupport. Uno de nuestros primeros casos de uso era muy sencillo: detectar un problema de hardware y responder. Si fallaba un disco o un ventilador, la telemetría podía activar el proceso de soporte y ayudar a que el cliente recibiera una pieza de recambio.

Desde entonces, hemos ampliado las formas en que utilizamos esos datos.

Hoy en día, la telemetría ayuda a nuestros equipos de asistencia técnica a resolver problemas e identificar riesgos potenciales antes de que se conviertan en problemas más graves. También la utilizamos para ayudar a los clientes a reforzar la seguridad, optimizar la capacidad, planificar sus entornos y sacar más partido a sus inversiones en NetApp.

Con el paso del tiempo, hemos pasado de utilizar la telemetría de forma reactiva a utilizarla de manera proactiva y predictiva. Ahora la inteligencia artificial nos está ayudando a dar el siguiente paso.

Recopila lo que necesitas, no todo lo que puedes

Que haya más datos no significa automáticamente que haya más valor.

Recopilar, trasladar, procesar y almacenar datos de telemetría cuesta dinero. Aunque somos una empresa de almacenamiento, mi equipo no obtiene almacenamiento gratis.

Por eso evaluamos continuamente los datos que recopilamos.

Colaboramos con nuestros equipos de ingeniería y de producto mientras desarrollan nuevas versiones y funcionalidades para determinar qué señales adicionales necesitaremos. Al mismo tiempo, analizamos los datos existentes para determinar si siguen siendo útiles.

De hecho, tenemos telemetría sobre nuestra propia telemetría. Podemos ver si se está accediendo a los datos, qué herramientas acceden a ellos y qué APIs los llaman. Si algo está ahí sin usarse, podemos determinar si seguimos necesitando recopilarlo y conservarlo.

El objetivo no es crear el data lake más grande posible. Se trata de asegurarnos de que los datos que conservamos tengan una finalidad.

Hacer visible el valor

Recopilar datos útiles es solo una parte de la ecuación. También queremos que los clientes comprendan qué les aportan esos datos.

Esa es una de las ideas en las que se basa Value Insights de NetApp Digital Advisor.

Podemos utilizar la telemetría para mostrar a los clientes el valor que obtienen de funciones como la eficiencia del almacenamiento, identificar los riesgos de seguridad que ya se han mitigado y destacar aquellas áreas en las que se podrían tomar medidas adicionales para mejorar su entorno.

Capacity ofrece otro ejemplo. Podemos identificar los datos inactivos almacenados en un almacenamiento all-flash de mayor coste y recomendar opciones como FabricPool para trasladar los datos adecuados a un nivel de menor coste.

Lo importante es conectar una idea con un resultado. No basta con decirle a alguien lo que está pasando en su entorno. Queremos ayudarte a entender qué puedes hacer a continuación.

Pasar de la recomendación a la acción

Aquí es donde la IA se vuelve especialmente interesante.

Llevamos años aplicando la inteligencia artificial y el aprendizaje automático a la telemetría para hacer predicciones e identificar patrones. La IA generativa y agéntica nos permiten ir más allá.

En lugar de limitarnos a detectar un posible problema, podemos determinar cuál es la mejor medida que tomar a continuación. Y en lugar de quedarse en una recomendación, un agente de IA podría con el tiempo llevar a cabo esa medida con la supervisión y los controles adecuados.

Ahí es hacia donde creo que se dirige AIOps: a acortar la distancia entre identificar un problema y resolverlo.

Pero estamos abordando esa evolución con cautela. Empezamos internamente, aprendemos de nuestros propios usuarios y nos aseguramos de contar con las salvaguardas adecuadas. A partir de ahí, trabajamos con usuarios de confianza con acceso anticipado antes de ampliar el despliegue mediante un modelo de implementación por anillos.

Empieza por casos de uso de menor riesgo. Aprende. Recibe comentarios. Luego, amplía.

En INSIGHT, presentamos dos formas de integrar la inteligencia de Active IQ directamente en los flujos de trabajo de los usuarios. Digital Coach ofrece orientación impulsada por IA dentro de Active IQ, mientras que Active IQ MCP lleva la inteligencia de NetApp a los asistentes y agentes de IA que los usuarios ya eligen. Juntos, facilitan convertir la información en acción allí donde la gente trabaja.

Empieza por el problema que intentas resolver

Para aquellas organizaciones que deseen sacar más partido a la telemetría, recomiendo empezar por el caso de uso.

¿Qué problema estás intentando resolver? ¿Qué datos necesitas para resolverlo? ¿Qué resultado te indicará que la inversión está aportando valor?

El soporte suele ser un punto de partida natural. A partir de ahí, la telemetría puede ayudar a optimizar la experiencia del usuario, mejorar la seguridad y la gestión de la capacidad, y descubrir oportunidades que, de otro modo, serían difíciles de detectar.

La IA puede acelerar ese proceso, pero sigue siendo imprescindible contar con una base sólida. Necesitas los datos adecuados, un acceso seguro y medidas de control apropiadas sobre cómo se utilizan.

La oportunidad consiste en convertir los datos que ya tienes en algo útil.

En primer lugar, una reflexión. A continuación, una recomendación. Y cada vez más, una acción.

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