A Automation de problemas de software é um desafio comum enfrentado por empresas que trabalham com infraestruturas complexas. No entanto, com o uso de um sistema de automação fechado, é possível detectar e resolver problemas de software de forma eficaz e rápida.

Como funciona o sistema

O sistema utiliza um Digital Twin, uma réplica digital da infraestrutura, para monitorar continuamente a performance do software. Com a capacidade de thresholding dinâmico, o sistema pode detectar problemas como erros de memória e CPU. Além disso, o sistema utiliza uma capacidade de tomada de decisão cognitiva para analisar os dados e detectar problemas.

Quando um problema é detectado, o sistema automaticamente procura por problemas semelhantes no banco de dados Jira. Se um problema semelhante for encontrado, o sistema associa o alerta ao problema existente. Em seguida, o sistema corrige automaticamente a situação, por exemplo, reiniciando o ponto de acesso ou redirecionando o tráfego.

Vantagens do sistema

O sistema oferece várias vantagens, incluindo:

* detecção precoce de problemas, permitindo uma resolução mais rápida
* redução do tempo de resolução de problemas
* aumento da eficiência e redução do tempo de resposta
* capacidade de escalabilidade sem a necessidade de contratar mais pessoal

Uso de Machine Learning e Data Models

O sistema utiliza machine learning e data models para identificar problemas potenciais, como desvios no uso de memória e taxas de erro de interface, antes de afetarem os usuários. Isso permite uma manutenção mais proativa e reduz o tempo de resolução de problemas.

Gerenciamento de Upgrades de Software

O sistema também gerencia upgrades de software de forma eficaz. Com a utilização de uma arquitetura de microserviços, os upgrades podem ser realizados de forma mais segura e eficiente. O sistema cria um snapshot do estado do sistema antes e após o upgrade, comparando-os para garantir que o upgrade foi realizado com sucesso.

Conclusão

O sistema de automação fechado apresentado aqui é uma solução eficaz para detectar e resolver problemas de software de forma rápida e eficiente. Além disso, a utilização de machine learning e data models permite uma manutenção mais proativa e reduz o tempo de resolução de problemas.

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