En las últimas semanas hemos desarrollado un motor de fiabilidad agentico pensado para lograr lo que las herramientas tradicionales de monitorización rara vez consiguen: detectar fallos de forma temprana, entender por qué ocurren, predecir el blast radius y autocorregirse de forma automática. A continuación presentamos la arquitectura del sistema y capturas reales del demo en funcionamiento, con ejemplos de impacto en negocio y métricas de mejora.

Arquitectura del sistema El pipeline se apoya en un sistema multiagente que coopera continuamente para mantener servicios en producción estables y seguros, optimizando operaciones y reduciendo costes operativos.

Agente Detective — Detección de anomalías. Monitoriza continuamente telemetría como latencia, errores, memoria, CPU y throughput y marca desviaciones con puntuaciones de confianza para priorizar alertas.

Agente Diagnóstico — Análisis de causa raíz. Construye instantáneas causales combinando memoria FAISS, diffs de despliegue recientes, salud de dependencias y similitudes con incidentes anteriores para acelerar el diagnóstico.

Agente Predictivo — Predicción de fallos a 15 minutos. Estima tiempo hasta el colapso, nivel de riesgo y el impacto esperado en negocio, permitiendo decisiones proactivas y minimizando el tiempo medio de resolución.

Motor de Políticas — Evaluación de circuitos thread-safe. Revisa reglas de fiabilidad, restricciones presupuestarias y umbrales SLA para decidir si activar curas automáticas o escalado humano.

Acciones de autocuración automatizadas Si el riesgo supera los límites declarados en la política, el marco puede ejecutar: reinicio, rollback, escalado vertical u horizontal y apertura de circuit breaker. Todas las acciones se registran y alimentan una capa de memoria FAISS para aprendizaje continuo, cálculo de ROI y mejora de modelos.

Panel de impacto en negocio en tiempo real Un dashboard de negocio muestra métricas como total de incidentes analizados, incidentes auto-curados, mejora de tiempos frente a la industria, ingresos salvados, tiempo de detección y benchmarks de respuesta. Ejemplo de una ejecución reciente: promedio industria de respuesta 14 minutos versus 2.3 minutos del sistema, resultado aproximadamente 6 veces más rápido en resolución de incidentes.

Escenario ejemplo — Bomba de tiempo por fuga de memoria Telemetría: memoria subiendo 2% por hora. Estado actual: 94% ocupada. Tiempo estimado hasta fallo: ~18 minutos. Veredicto del agente: confianza 89.5%. Perspectivas: picos de latencia, aumento de tasa de errores, despliegues recientes como sospechosos. Impacto en negocio: 119.17 USD estimados en riesgo para 6710 usuarios. Acciones automáticas: reinicio, rollback, alerta al equipo y apertura de circuito.

Trazabilidad y mejora continua Cada incidente procesado alimenta la memoria vectorial FAISS y genera historial de medidas correctoras, lo que permite optimizar modelos predictivos, refinar reglas de políticas y cuantificar beneficios en términos de ahorro y disponibilidad.

Tracción inicial El demo público ya recibe tráfico orgánico sin anuncio formal: visitas totales y uso recurrente que confirman interés en soluciones de fiabilidad automatizada para entornos de producción.

Próximos pasos Planeamos añadir postmortems automáticos impulsados por modelos LLM, ingestión nativa OpenTelemetry, despliegue como operador Kubernetes y extender la predicción a cascadas multi-servicio para anticipar fallos sistémicos.

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