Aplicaciones

Amazon lanza herramienta para vigilar sus servicios y datos en busca de anomalías

Amazon ha puesto a disposición Amazon Lookout for Metrics, un servicio que utiliza el aprendizaje automático (ML) para monitorear automáticamente varias métricas en los datos comerciales y operativos, detectar anomalías y alertar al usuario para que pueda tomar las medidas adecuadas.

Según AWS, Lookout for Metrics se basa en la tecnología utilizada por la propia Amazon en las operaciones comerciales, por lo que refleja 20 años de experiencia de la empresa en detección de anomalías y aprendizaje automático.

Fue construido para permitir a los desarrolladores configurar un monitoreo autónomo de métricas importantes para detectar anomalías e identificar su causa raíz en unos pocos clics. Esto, afirmó Amazon, facilitaría el diagnóstico de la causa raíz de anomalías como caídas inesperadas en los ingresos, altas tasas de carritos de compras abandonados, picos en las transacciones de pago fallidas o aumentos en los registros de nuevos usuarios.

En el lanzamiento, Lookout for Metrics admite 19 fuentes de datos, incluidos Amazon S3, Amazon CloudWatch, Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) y Amazon Redshift, así como aplicaciones SaaS ampliamente utilizadas como Salesforce, Marketo y Servicenow.

Una vez configurado, inspecciona automáticamente los datos de la fuente, utilizando ML para detectar anomalías, agrupa las anomalías relacionadas y resume las posibles causas raíz, dijo AWS. El servicio también puede clasificar las anomalías por gravedad para que pueda priorizar qué problema abordar primero, agregó la compañía.

La herramienta de Amazon mejorará continuamente

Al configurar Lookout for Metrics, los desarrolladores deben crear detectores que observen datos para encontrar anomalías. Esto podría ser para monitorear la disponibilidad de una aplicación en todo el mundo o usar un campo de ubicación en los datos como una dimensión para monitorear la disponibilidad por separado en cada región o zona de disponibilidad de AWS, por ejemplo.

Una vez que Lookout for Metrics comienza a devolver resultados, los usuarios pueden proporcionar comentarios sobre la relevancia de las anomalías detectadas a través de la consola Lookout for Metrics o la API proporcionada. El servicio utiliza estos comentarios para mejorar continuamente su precisión a lo largo del tiempo, dijo AWS.

Redacción IA

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