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AprenderCómo utiliza InsightFinder las soluciones de AWS para crear una plataforma de observabilidad predictiva basada en la IA
Cómo utiliza InsightFinder las soluciones de AWS para crear una plataforma de observabilidad predictiva basada en la IA
Tener tiempo para todo (tener pareja, ser miembro de la comunidad, ser una persona) es difícil, especialmente en el mundo de las startups. InsightFinder, una startup de inteligencia artificial (IA) que utiliza el machine learning (ML) para ayudar a los clientes a evitar interrupciones en su infraestructura de nube, tiene la misión de cambiar esta situación.
Fundada por Helen Gu en 2016, InsightFinder utiliza el machine learning no supervisado para hacer que la infraestructura de la nube sea más fiable. La plataforma de observabilidad predictiva basada en la IA de la empresa ayuda a otras empresas a predecir los incidentes que las afectan, así como a determinar la causa principal de los incidentes inminentes para evitar pérdidas comerciales y daños a la marca.
Helen afirma: “Las interrupciones de TI tienen un enorme impacto en la vida de todos. La misión de InsightFinder es ayudar a todos a tener un sistema de TI más fiable”.
Con un menor número de interrupciones, las personas tienen más tiempo para centrarse en lo más importante en sus vidas y para sus negocios.
Además de ser la fundadora y chief executive officer (CEO) de InsightFinder, Helen es profesora en la Universidad Estatal de Carolina del Norte y experta en computación en la nube de sistemas distribuidos, con un trabajo que abarca 20 años. “InsightFinder se creó a partir de más de 15 años de trabajo de investigación patrocinado por la Fundación Nacional de Ciencias y socios del sector”, explica. “Desde el primer día, me ha apasionado mucho este campo porque creo que afectará a mucha gente”.
Creación de la solución de InsightFinder con AWS
Amazon Web Services (AWS) desempeñó un papel fundamental en el desarrollo de InsightFinder en la nube. “Al principio, cuando empezamos buscábamos algo que fuera fácil de usar”, explica Helen.
“AWS tiene un programa muy interesante, AWS Activate, que otorga muchos créditos a startups. Obtuvimos muchos créditos que nos ayudaron a iniciar nuestro desarrollo, lo que desempeñó un papel fundamental para nosotros”.
También es gracias en parte a AWS que InsightFinder ha podido crear el motor de inteligencia unificada de alto rendimiento que impulsa su éxito. La empresa utiliza las soluciones de AWS en función de sus necesidades, ya sea para procesos con uso intensivo de CPU o de E/S. “Muchas empresas tecnológicas de IA piensan que es necesario invertir mucho en recursos de hardware”, dice Helen. Gracias a AWS, “podemos crear un motor de alto rendimiento a un costo razonable”.
En 2020, InsightFinder observó que los problemas a los que se enfrentaban sus clientes estaban evolucionando, principalmente debido a la pandemia de COVID-19. Apprendis, una startup, se enfrentó a un problema de escala debido al rápido aumento del número de estudiantes y profesores que utilizaban su plataforma para la enseñanza de las ciencias, InqITS. La empresa usaba Amazon CloudWatch activamente, pero carecía de la infraestructura interna necesaria para filtrar las alertas que recibían. Al conectar el motor InsightFinder con los datos de CloudWatch, la empresa pudo recibir información esencial de forma rápida y sencilla. “Es muy sencillo”, dice Helen. “Con unos pocos clics, pueden empezar a utilizar los datos y las predicciones y obtener el análisis de la causa principal a partir de los datos de AWS CloudWatch a través del motor InsightFinder”. Con los datos de CloudWatch, InsightFinder detectó errores de software y problemas de rendimiento difíciles de detectar antes de que los usuarios finales se dieran cuenta, lo que permitió al equipo de Apprendis escalar su sistema sin contratar a ingenieros de DevOps y garantizar un uso fluido de la plataforma.
Ahora, InsightFinder recurre a la Red de socios de AWS para llevar a la empresa al siguiente nivel.
“Al ser una startup tecnológica de rápido crecimiento, no queremos contratar a una gran fuerza de ventas para vender directamente a muchos clientes”, explica Helen. “La Red de socios de AWS va a suponer para nosotros una importante estrategia de comercialización. Es un camino más productivo, eficaz, mutuo y beneficioso para nosotros”.
Una mirada hacia el futuro de la IA
A medida que aumentan los temores de que la IA pueda afectar a las oportunidades laborales, Helen tiene claro que no cree que el objetivo de InsightFinder, o de la IA en su conjunto, sea reemplazar a las personas: “Es imposible tener a suficientes personas, especialmente a personas capacitadas, sentadas mirando todos los gráficos de cada máquina y prediciendo incidentes futuros”. En cambio, Helen considera que la IA es una herramienta para aumentar las habilidades humanas; que la tecnología debe centrarse en lo que los seres humanos no pueden hacer. Los algoritmos con los que trabaja Helen llenan los vacíos que los humanos no pueden, ya que realizan un trabajo ininterrumpido que es adecuado para una máquina, no para un ser humano.
“Lo más preciado del mundo es el tiempo”, afirma Gu. “Nuestro objetivo es devolver tiempo a las personas para que hagan las cosas que les gustan, en lugar de solucionar las interrupciones de TI en mitad de la noche”.
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Megan Crowley
Megan Crowley es redactora técnica senior del equipo de contenido para startus de AWS. Con una carrera anterior como profesora de inglés en un instituto, la impulsa un entusiasmo incesante por contribuir a un contenido que sea a la vez educativo e inspirador. Compartir las historias de las startups con el mundo es la parte más gratificante de su puesto en AWS. En su tiempo libre, Megan trabaja en la carpintería, en el jardín y en los mercados de antigüedades.
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