No mundo digital de alta velocidade de hoje, as coisas devem correr bem.Uma interrupção para o serviço vai parar todas as operações, causando perdas financeiras, clientes frustrados e equipes de TI sobrecarregadas.É por isso que a automação levou o jogo de gerenciamento de incidentes a um nível completamente novo, reunindo Splunk e PagerDuty. Aqui, as empresas transformam como detectam, escalam e resolvem suas falhas de sistema, reduzindo assim o tempo de inatividade e tornando mais fácil para as equipes de TI. Vidushi Sharma liderou essas soluções orientadas pela automação, ajudando as organizações a se afastar dos velhos processos manuais. Ela ajudou a construir um sistema com a poderosa análise de log do Splunk, onde as anomalias são capturadas em tempo real, eliminando a necessidade de monitoramento manual constante. Com isso integrado com as ferramentas de alerta e escalada da PagerDuty, os incidentes são atribuídos às equipes certas instantaneamente. O resultado? Um tempo de resposta 40% mais rápido e uma melhoria de 30% no tempo médio até a resolução (MTTR). Tomando ainda mais, ela usou modelos de aprendizado de máquina para classificar incidentes de forma inteligente. Os urgentes recebem a atenção necessária, enquanto os alertas de baixa prioridade não entupem o sistema. Claro, encontrar o problema é a metade da batalha É aí que a diferença foi substancial, na criação de capacidades avançadas de pesquisa no Splunk.Em vez de perder horas escavando logs, as equipes agora são capazes de identificar quase imediatamente a causa raiz do problema, diz Vidushi.Além disso, os fluxos de trabalho de automação de auto-cura no PagerDuty, que ela e sua equipe aplicaram, agora abordam automaticamente problemas recorrentes, executando reiniciais de serviço ou rollbacks sem a necessidade de intervenção humana. Devido a essas mudanças, as organizações viram uma queda de 60% nas resoluções manuais, permitindo que as equipes de TI abordem desafios maiores.Uma outra mudança foi a abordagem orientada por dados para a gestão de incidentes.Com os painéis Splunk em tempo real, que Vidushi e sua equipe construíram, as equipes agora têm uma visão clara e viva das principais métricas de desempenho como MTTR, MTTA, adesão ao SLA e tendências de escalada. Ao mesmo tempo, as políticas de escalada automatizada da PagerDuty garantem que os incidentes críticos nunca caiam entre as fendas, evitando escalas tardias em até 50% e melhorando a conformidade com o SLA em 25%. Para torná-lo mais suave, Vidushi também contribuiu para construir um conhecimento compartilhado que fornece acesso a guias de solução de problemas e melhores práticas, resultando em uma taxa de resolução 20% mais rápida em todo o painel. Quando perguntada sobre as tendências no campo, ela nos diz que o futuro da gestão de incidentes é tudo sobre análise preditiva alimentada por IA e automação adaptativa.Em vez de esperar por algo quebrar, os modelos de aprendizado de máquina em breve serão capazes de prever falhas antes que elas aconteçam, permitindo que as equipes abordem problemas potenciais de forma proativa. À medida que a infraestrutura de TI cresce em complexidade, a capacidade de antecipar, prevenir e resolver incidentes por meio de um sistema inteligente e automatizado será crucial para se manter à frente das perturbações.O trabalho de Vidushi Sharma na integração de Splunk e PagerDuty já mudou a forma como as organizações lidam com as respostas a incidentes e os resultados foram mais rápidos, mais inteligentes e mais eficientes.À medida que as empresas continuam a escalar suas operações digitais, suas contribuições para a gestão de incidentes orientada por automação servirão de base para futuros avanços na resiliência de TI e eficiência operacional. Esta história foi distribuída como um lançamento por Kashvi Pandey sob o Programa de Blogagem de Negócios da HackerNoon. Esta história foi distribuída como um lançamento por Kashvi Pandey sob o Programa de Blogagem de Negócios da HackerNoon.
