HP Operations Analytics

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1 HP Operations Analytics Andrea Laguna Ruiz

2 HP Business Service Management Asegurando la calidad de las aplicaciones y los servicios de negocio Business Service Management Operations Bridge Gestión consolidada de eventos de diferentes dominios en entornos híbridos Application Performance Management Gestión de Aplicaciones de distinta naturaleza y con distintos tipos de acceso Operational Analytics Gestión Avanzada de Logs Análisis predictivo en un contexto de servicios Infrastructure Management Gestión unificada de red, sistemas y almacenamiento Run Time Service Model (RTSM) Móviles Cloud Clientes Sistemas Redes Almacenamiento Huge Installed Base 2

3 SaaS Paquetes aplicacionales Métricas/Análisis de TI Personal Storage Cloud pública Seguridad Retos de TI Entornos cada vez más complejos y dinámicos Servicios modelados Movilidad Redes Entornos híbridos y dinámicos Cloud privada Cloud Gestionada Aplicaciones propias Gestión de sistemas Cloud privada Virtualización Proveedores 3

4 falta de visibilidad Mal servicio 4

5 Mejorar el rendimiento de los recursos más valiosos Nuevos retos Falta de medios para almacenar cantidades ingentes de datos Necesidad de detalle adicional a la métrica o evento tradicionales Correlar información dispersa en fuentes variadas e inconexas 5

6 traditional dc saas Packaged Applications IT Metrics/Analytics Employees Storage Public Cloud Securit y Qué hace falta para gestionar los datos de TI? Recolectar Almacenar Analizar Service Virtual Models Fabric Mobile Monitoring managed cloud Software Driven Networks Assuring the Hybrid Environment in-house App custom apps Systems Monitoring private cloud suppliers 6

7 Convierte los logs en información práctica Recoger De cualquier dispositivo En cualquier formato Constantemente Estandarización Fiabilidad Almacenar A largo plazo Según criterios flexibles Compresión de 10:1 Ahorro costes Cumplimiento Regulaciones Analizar Online e histórico Interfaz intuitivo Rápida y consolidada Incremento eficacia Mejora Servicio 8

8 Beneficios de la gestión avanzada de logs Análisis causa raíz eficiente Retención a largo plazo Métricas en contexto de servcio Supervisión constante no intrusiva Maximiza el valor de TODOS los datos 9

9 HP Operations Analytics Big Data Analytics para las Operaciones de TI Preparar Consolida los datos de TI. Dispone en un contexto de servicio. Comprime, indexa y analiza Eventos de Sistema Métricas de negocio Logfiles Datos Estructurados Datos de máquina Línea de Negocio Datos No estructurados 10

10 HP Operations Analytics Big Data Analytics para las Operaciones de TI Predecir En base al autoaprendizaje Considerando la estacionalidad Estableciendo baseline dinámico Analíticas Extraer señales del ruido Considerar relaciones Autoaprendizaje Forecasting 11

11 Analítica predictiva Generar una línea de predicción para una o más métricas basadas en el comportamiento pasado y estacionalidad: Tiempo actual Métrica Comportamiento pasado (Línea base) Predicción (forecast) 12

12 HP Operations Analytics Big Data Analytics para las Operaciones de TI Precisar Visualizando múltiples fuente de datos Acotando y buscando mediante play-back Combinando analíticas de TODOS los datos (métricas, eventos, topología, logs) Encontrar una aguja En un pajar 13

13 HP Operations Analytics Todos los datos de TI consolidados y accesibles Métricas Eventos Logs Topología 14

14 HP Operations Analytics Un paso más allá en el consumo de los datos operacionales Red Cloud Topologia Almacenamiento Apps Textos Eventos Datos Logs Métricas 15

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