En el mundo digital de hoy en día, las cosas deben funcionar sin problemas. Una interrupción para el servicio llevará a todas las operaciones a un parón, causando pérdidas financieras, clientes frustrados y equipos de TI abrumados.Es por eso que la automatización ha llevado el juego de gestión de incidentes a un nivel completamente nuevo al reunir Splunk y PagerDuty. Aquí, las empresas transforman la forma en que detectan, escalan y resuelven sus fallas de sistema, reduciendo así los tiempos de inactividad y haciendo más fácil para los equipos de TI. Vidushi Sharma ha liderado estas soluciones orientadas a la automatización, ayudando a las organizaciones a alejarse de los viejos procesos manuales. Ha ayudado a construir un sistema con el poderoso análisis de log de Splunk, donde las anomalías se capturan en tiempo real, eliminando la necesidad de monitorización manual constante. Con esto integrado con las herramientas de alerta y escalada de PagerDuty, los incidentes se asignan a los equipos correctos de inmediato. El resultado? Un tiempo de respuesta 40% más rápido y una mejora del 30% en el tiempo intermedio a la resolución (MTTR). Tomándolo aún más, usó modelos de aprendizaje automático para clasificar los incidentes de manera inteligente. Las urgentes reciben la atención necesaria mientras que las alertas de baja prioridad no bloquean el sistema. Por supuesto, encontrar el problema es la mit En lugar de perder horas cavando a través de registros, los equipos ahora son capaces de identificar casi de inmediato la causa raíz del problema, dice Vidushi. Además de esto, los flujos de trabajo de automatización de auto-curación en PagerDuty, que ella y su equipo aplicaron, ahora abordan automáticamente los problemas recurrentes realizando reinicios de servicio o rollbacks sin necesidad de intervención humana. Debido a estos cambios, las organizaciones han visto una caída del 60% en las resoluciones manuales, permitiendo a los equipos de TI abordar desafíos más grandes.Otro cambio ha sido el enfoque basado en datos para la gestión de incidentes.Con los dashboards Splunk en tiempo real, que Vidushi y su equipo han construido, los equipos ahora tienen una imagen clara y viva de las métricas clave de rendimiento como MTTR, MTTA, adhesión a SLA y tendencias de escalada. Al mismo tiempo, las políticas de escalada automatizada de PagerDuty aseguran que los incidentes críticos nunca caigan entre las grietas, evitando escalas tardías hasta en un 50% mientras mejora la conformidad con el SLA en un 25%. Cuando se le preguntó sobre las tendencias en el campo, nos dijo que el futuro de la gestión de incidentes se centra en el análisis predictivo impulsado por la IA y la automatización adaptativa. En lugar de esperar que algo se rompa, los modelos de aprendizaje automático pronto podrán predecir fallos antes de que ocurran, permitiendo a los equipos abordar problemas potenciales de forma proactiva. A medida que la infraestructura de TI crezca en complejidad, la capacidad de anticipar, prevenir y resolver incidentes mediante un sistema inteligente y automatizado será crucial para mantenerse por delante de las interrupciones.El trabajo de Vidushi Sharma en la integración de Splunk y PagerDuty ya ha cambiado la forma en que las organizaciones manejan las respuestas a incidentes y los resultados han sido más rápidos, inteligentes y eficientes.A medida que las empresas continúan escalando sus operaciones digitales, sus contribuciones a la gestión de incidentes impulsada por la automatización servirán de base para los futuros avances en la resiliencia de TI y la eficiencia operativa. Esta historia fue distribuida como una publicación por Kashvi Pandey bajo el Programa de Blogging de Negocios de HackerNoon. Esta historia fue distribuida como una publicación por Kashvi Pandey bajo el Programa de Blogging de Negocios de HackerNoon.
