Cómo las métricas de Time Series y Machine Learning revolucionan el análisis predictivo

Cómo las métricas de Time Series y Machine Learning revolucionan el análisis predictivo

Cómo las métricas de Time Series y Machine Learning revolucionan el análisis predictivo

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En el vertiginoso mundo de los datos, las métricas de time series actúan como ventanas hacia el pasado y puertas hacia el futuro. Cada punto en el tiempo encapsula información valiosa que, correctamente interpretada, puede revelar tendencias, patrones ocultos y proyecciones significativas. Sin embargo, el análisis de métricas time series puede ser desafiante debido a su naturaleza dinámica y la presencia de ruido y variabilidad. Es aquí donde entra en juego el poder transformador del machine learning, ofreciendo herramientas y técnicas avanzadas para modelar, predecir y tomar decisiones basadas en datos temporales. En esta entrada, explicaremos cómo la combinación entre machine learning y métricas de time series facilita de forma notable el análisis predictivo de problemas que pueden ocurrir en nuestra infraestructura.

¿Qué nos ofrece el aplicar Machine Learning sobre métricas de infraestructura?

Detección temprana de problemas

Con el uso de Machine Learning, podemos detectar patrones y tendencias en las métricas de infraestructura que pueden indicar un problema. Por ejemplo, un aumento en la carga de CPU en un servidor puede ser una señal de que un proceso concreto no está funcionando correctamente y consumiendo demasiados recursos. Al detectar estos problemas temprano, podemos tomar medidas preventivas antes de que se conviertan en un problema mayor.

Optimización de recursos

El análisis de las métricas de infraestructura con Machine Learning puede ayudar a identificar recursos que no se están utilizando de manera eficiente. Por ejemplo, puedes identificar servidores que estén consumiendo más recursos de los que necesitan, y reasignar esos recursos a otros servidores que los necesiten más. Esto puede ayudar a reducir costes y mejorar la eficiencia general del sistema.

Resolución de problemas más rápida

Con el uso de Machine Learning, se pueden analizar grandes cantidades de métricas de infraestructura para identificar la causa raíz de un problema más rápidamente.

Disminución de incidencias

Al utilizar el Machine Learning para identificar estos patrones, se pueden detectar problemas antes de que se conviertan en problemas mayores y generar alarmas precisas y oportunas para alertar al equipo de operaciones.

¿Qué tecnología podemos utilizar para aplicar Machine Learning sobre nuestras métricas time series?

Existe un amplio número de herramientas disponibles para aplicar machine learning a nuestras métricas de series temporales, encontramos una variedad impresionante. Sin embargo, en este blog, nos centraremos en una herramienta en particular que ha demostrado su valía en Datadope: Elasticsearch. Esta potente plataforma nos permite analizar grandes volúmenes de datos de manera eficiente, identificar patrones y tendencias, y construir modelos predictivos para mejorar la toma de decisiones antes que aparezcan realmente los problemas.

elastic

Machine Learning en Elasticsearch: detectando anomalías con eficiencia

En el núcleo de la funcionalidad de machine learning de Elasticsearch se encuentran los poderosos “jobs” de detección de anomalías, diseñados para identificar patrones anómalos en los datos o en nuestro caso en métricas time series. Estos jobs aprovechan una variedad de técnicas de machine learning que nos ayudarán a analizar y comprender las métricas de infraestructura, que nos permitirán una detección temprana y precisa de problemas potenciales.

Modelos de detección de anomalías

Elasticsearch utiliza una combinación de métodos de detección de anomalías, como son:

Modelos Estadísticos
Aprendizaje No Supervisado
Aprendizaje Supervisado
  • Modelos Estadísticos: Estos modelos se basan en la estadística para identificar puntos de datos que se desvían significativamente de la tendencia general. Incluyen métodos como la desviación estándar o el valor atípico de Grubbs.
  • Aprendizaje No Supervisado: Elasticsearch implementa algoritmos de aprendizaje no supervisado, como el clustering, para identificar grupos de puntos de datos que se comportan de manera diferente al resto de la serie temporal.
  • Aprendizaje Supervisado: Además, los modelos de aprendizaje supervisado se utilizan para entrenar al sistema en base a datos etiquetados previamente como normales o anómalos, lo que permite una detección más precisa y personalizada de anomalías.

 

Es importante destacar que, aunque la detección de anomalías en Elasticsearch se basa principalmente en técnicas de aprendizaje no supervisado, también puede utilizar información supervisada en ciertos casos para mejorar la precisión y la capacidad de generalización del modelo. Por ejemplo, un usuario puede proporcionar etiquetas de anomalías conocidas para ayudar al sistema a aprender y mejorar su capacidad para identificar anomalías en nuevos datos. Sin embargo, el enfoque principal sigue siendo el aprendizaje no supervisado, ya que la detección de anomalías se realiza en su mayoría sin la necesidad de información adicional en los datos, sólo las propias métricas time series.

A continuación, se muestra una gráfica de métricas de time series (línea azul oscuro) en la que se observa un comportamiento anómalo detectado (puntos) en función del comportamiento esperado (sombreado celeste)

Adaptabilidad y Escalabilidad

Lo que distingue a los jobs de detección de anomalías en Elasticsearch es su capacidad para adaptarse dinámicamente a los cambios en los datos y escalar para manejar conjuntos de datos de cualquier tamaño. Esto implica que Elasticsearch es capaz de ofrecer una detección de anomalías consistente y efectiva, incluso en entornos de infraestructura que experimentan cambios frecuentes y que pueden escalar fácilmente para manejar grandes volúmenes de datos.

Ejemplos de funciones de detección de anomalías que ofrece Elasticsearch

Existen una gran variedad de funciones que podemos utilizar en los jobs de detección de anomalías de Elasticsearch, pero, por nuestra experiencia en el uso de estas funciones, las que más valor nos aportan para aplicar machine learning sobre métricas time series de infraestructura son las siguientes:

  • Low/High Count (Bajo y Alto recuento): Estas funciones identifican períodos de tiempo en los que el recuento de eventos supera un umbral específico. Por ejemplo, podría detectar picos de tráfico inesperados en un servidor web, lo que podría indicar una posible actividad maliciosa o un aumento repentino en la demanda de servicios. Esto nos proporcionaría una alerta temprana sobre posibles problemas de rendimiento o seguridad que necesitan atención.
  • Low/High Sum (Baja y Alta suma): Estas funciones identifican períodos de tiempo en los que la suma de los valores de las métricas supera un umbral específico. Por ejemplo, podría detectar un aumento en el uso de CPU en un servidor, lo que podría indicar una sobrecarga del sistema o una actividad inusual. Esto nos permitiría tomar medidas preventivas para evitar interrupciones en el servicio o la degradación del rendimiento.
  • Min/Max (mínimo y máximo): Estas funciones identifican el valor mínimo o máximo en un intervalo de tiempo específico dentro de una serie temporal. Por ejemplo, si estamos monitoreando la temperatura de un servidor, la función min puede ayudarnos a identificar el valor mínimo de temperatura registrado en una hora determinada. Si observamos un mínimo inusualmente bajo en comparación con el histórico de la serie temporal, podría indicar un problema, como un fallo en el sistema de refrigeración del servidor.

 

Será muy importante conocer las métricas que estamos tratando en cada momento y los valores que estamos recibiendo para aplicar la función que mejor se adapte a nuestras necesidades de detección de problemas. Quiero decir con esto que, por ejemplo, si estamos recibiendo una métrica de uso de memoria, podríamos no utilizar la misma función si recibimos como valor el porcentaje de uso, que si recibimos el valor exacto en bytes del uso actual de la memoria.

Conclusión

Podemos sacar como conclusión que, en el mundo de la gestión de infraestructuras tecnológicas, el análisis de métricas time series desempeña un papel crucial en la supervisión del rendimiento, la detección de problemas y la toma de decisiones informadas. Sin embargo, la complejidad y la escala de estos datos requieren enfoques avanzados para extraer conocimientos significativos. Es aquí donde entra en juego el poder del machine learning y las funciones de detección de anomalías de Elasticsearch.

En última instancia, al adoptar una mentalidad proactiva y utilizar estas herramientas de manera efectiva, podemos estar mejor preparados para enfrentar los desafíos del mañana.

Sergio Ferrete
Ana Ramírez

Ana Ramírez

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