Principales 10 herramientas de automatización de centros de datos y estudios de caso

1 Stonebranch les ofreció una plataforma unificada única, Universal Automation Center, que conectaba su Tivoli Workload Automation Scheduler, otros planificadores y sus bases de datos basadas en la nube con 38.000 usuarios. La plataforma proporcionó las siguientes características: Un controlador universal para gestionar todas las plataformas en el centro de datos. Un agente universal que ejecuta remotamente procesos en varios software. Un movimiento de datos universal automatiza el pipeline de datos de forma fiable y segura a través de sus servidores. Una pasarela de movimiento de datos universal para la transferencia segura de datos a empresas de terceros desde el centro de datos. 2 Utilizaron la función de permisos de usuario de ActiveBatch para abordar las preocupaciones de seguridad y controlar el acceso de usuario/grupo a bases de datos o aplicaciones específicas. Ampliaron el cumplimiento de los requisitos de auditoría internos y externos mientras reducían significativamente la scripting manual y la resolución de problemas. Las operaciones de Vero Skatt se beneficiaron adicionalmente de ActiveBatch. En comparación con las herramientas de automatización tradicionales como Windows Task Scheduler, ActiveBatch tiene una interfaz low-code con un diseñador de flujos de trabajo de arrastrar y soltar y múltiples vistas de flujo de trabajo. La interfaz fácil de usar de ActiveBatch permitió a su equipo de TI desarrollar tareas de automatización diversas y complejas que habrían sido difíciles de lograr con herramientas tradicionales. JAMS Scheduler La administración del centro de datos es crítica para que sus servidores comuniquen datos en toda su empresa. Sin embargo, desconectar centros de datos con PowerShell y otro software puede ser intensivo en tiempo y abrumador para su equipo de TI. El planificador JAMS de Fortra está construido sobre el framework NET y puede ayudar a su equipo de TI con scripts de PowerShell. Además, JAMS permite a los equipos de TI comprender los flujos de trabajo entre sus servidores, realizar ediciones rápidas y aumentar su eficiencia, a diferencia de las herramientas de automatización anticuadas. El Diagrama de Trabajo Relacional de JAMS proporciona una representación gráfica de los trabajos que se ejecutan en los servidores, incluidas sus relaciones, desencadenantes, dependencias y mucho más. Ejemplo de la vida real Por ejemplo, Jupiter, una empresa de gestión de fondos, dedicó un tiempo significativo a monitorear sus procesos, seguridad y cumplimiento. El cifrado en tiempo de ejecución de JAMS, el ensayo de cumplimiento y varias otras características permitieron que sus procesos generaran aproximadamente 36.000 de 1000 FTP y procesos ETL en cientos de servidores.3 BMC Control-M Una operación empresarial fluida requiere una orquestación efectiva de procesos de sus aplicaciones y flujo de datos dentro de su centro de datos. A medida que su empresa crece, gestionar esta organización puede volverse cada vez más complejo para su equipo de TI, especialmente cuando se trata de mantenerse al día con herramientas manuales o tradicionales. Control-M, desarrollado por BMC Software, es una herramienta de automatización de flujos de trabajo y programación de trabajos diseñada para agilizar y gestionar el procesamiento por lotes complejo en diversos entornos. En el contexto de la automatización de centros de datos, Control-M proporciona una plataforma centralizada para orquestar flujos de trabajo, asegurando que las tareas se completen en el orden correcto, en el momento adecuado y con una intervención manual mínima. Este enfoque ayuda a los centros de datos a mantener operaciones fiables mientras manejan grandes volúmenes de tareas interdependientes de manera eficiente. Ejemplo de la vida real A medida que KoçSistem creció hasta convertirse en una de las mayores empresas tecnológicas de Turquía, su equipo de infraestructura comenzó a sufrir debido a la falta de empleados y una sobreabundancia de servidores. Tenían dificultades para inicializar sus servidores para cumplir con los estándares de cumplimiento de alta calidad y gestionar los parches de servidores que causaban vulnerabilidades en los servidores. A diferencia de las herramientas tradicionales, la moderna herramienta WLA Control-M proporcionó gestión de parches y cumplimiento. La gestión de parches les ayudó en su pipeline CI/CD al reducir el tiempo dedicado a las operaciones de DevOps de servidores, como descargar, analizar, probar y reparar parches de diferentes proveedores. La gestión de cumplimiento ayudó a KoçSistem a utilizar mejor sus recursos y logró una ratio de cumplimiento de parches de aproximadamente el 100%.4 IBM WLA En las herramientas de automatización tradicionales, el software o la IA pueden ocasionalmente hacer estimaciones inexactas sobre su servidor y capacidad de procesamiento, lo que resulta en estimaciones inexactas de la finalización de tareas. Esto puede resultar en decisiones de programación deficientes que pueden causar retrasos e ineficiencias en el flujo de trabajo del centro de datos. Las soluciones WLA de IBM contienen un asesor de datos que reduce la posibilidad de que el ordenador haga estimaciones inexactas. Data Advisor (AIDA) puede detectar anomalías en la carga de trabajo general o en trabajos específicos. Por lo tanto, puede permitir que su equipo de TI conozca con precisión el tiempo de finalización de la tarea e informe de inexactitudes. Además, puede utilizar datos de big data y aprendizaje automático y métodos de análisis de datos para comparar sus estimaciones del tiempo de finalización de tareas entre servidores externos e internos para guiar a su equipo de TI sobre la eficiencia de su centro de datos. Además, su interfaz de usuario (UI) puede ofrecer información valiosa sobre la eficiencia del centro de datos, ya que puede registrar, rastrear y analizar datos históricos de trabajos y estaciones de trabajo. Ejemplo de la vida real Los esfuerzos de automatización de centros de datos de IBM incluyen su colaboración con el Centro de Datos de Montpellier en Francia. Para reducir el impacto ambiental mientras se asegura la calidad del servicio, el centro utilizó IBM Turbonomic y IBM Instana. Estas herramientas analizaron el uso de energía impulsado por aplicaciones y proporcionaron recomendaciones de optimización. Esta automatización mejoró la eficiencia operativa y avanzó los objetivos de sostenibilidad del centro. 5 OpCon La característica de la herramienta WLA OpCon, OpCon deploy, permite a los equipos de TI actualizar sus servidores mientras los procesos comerciales están en progreso. En los métodos tradicionales, esto implicaría que algunos servidores deben apagarse y las operaciones comerciales deben detenerse mientras se procesa la actualización. OpCon ofrece un motor de informes dentro de Solution Manager que genera todos los informes del gestor empresarial heredado (por ejemplo, informes BIRT). La herramienta WLA OpCon puede ser importante en su caja de herramientas DevOps para una gestión eficiente de servidores. Ejemplo de la vida real Open Technology Solutions (OTS), una organización de servicios de unión de crédito, estaba experimentando errores en sus servidores principales con su antigua herramienta de automatización. El uso de herramientas WLA OpCon en sus servidores eliminó casi por completo los tiempos de inactividad del sistema.6 Tidal Workload Automation Debido a las ineficiencias en la programación y la gestión de CPU en los centros de datos, los servidores pueden fallar ocasionalmente durante el procesamiento y la distribución de datos y causar retrasos. Las herramientas WLA innovadoras pueden detectar sobrecargas en servidores y fallos de CPU y pueden dirigir las tareas a entornos basados en la nube y máquinas virtuales para asegurar que se cumpla su acuerdo de nivel de servicio (SLA). Ejemplo de la vida real Por ejemplo, una compañía de planes de seguros que tenía problemas para procesar los picos en las actividades diarias (aproximadamente de 25.000 a 100.000 trabajos por día) y ocurrían más errores a medida que crecían el volumen de negocios y de reclamaciones. Además, la compañía tenía que presentar los planes de seguros al día siguiente a las 9:00 al gobierno para evitar sanciones financieras. La automatización WLA de Tidal cumplió con los requisitos de la compañía y le permitió manejar picos que iban de 6.000 a 100.000 solicitudes. Además, desde que se implementó Tidal en 2007, la compañía no ha incumplido ningún SLA.7 AWS Batch acelera la velocidad de llegada al mercado AWS Batch es un servicio completamente gestionado por Amazon Web Services que permite a desarrolladores, científicos e ingenieros ejecutar eficientemente cargas de trabajo de computación por lotes de cualquier escala. Automatiza el aprovisionamiento y la gestión de la infraestructura necesaria, permitiendo a los usuarios centrarse en analizar resultados y resolver problemas sin la sobrecarga de gestionar software de computación por lotes o clústeres de servidores. AWS Batch se integra con otros servicios de AWS, proporcionando una solución robusta y escalable para necesidades de procesamiento por lotes en diversas industrias. Ejemplo de la vida real Arm Limited, un proveedor mundialmente reconocido de tecnología de computación licenciable para corporaciones de semiconductores, ha visto fabricar y enviar más de 200 mil millones de chips basados en su diseño por socios en los últimos 30 años a partir de febrero de 2022. Sin embargo, los centros de datos en el sitio de Arm no podían mantenerse al día con las necesidades de ingeniería crecientes, lo que llevó a la compañía a iniciar cambios drásticos en 2016 para cumplir con su crecimiento proyectado durante los siguientes 5 a 10 años. La transición de centros de datos tradicionales a Amazon Web Services (AWS) permitió a Arm construir soluciones escalables basadas en la nube para operar tareas EDA. Arm ha optimizado sus gastos de computación, aumentado la eficiencia de ingeniería, acelerado los tiempos de lanzamiento de productos y mejorado la calidad del producto a través de este enfoque. Además, Arm ha aprovechado las CPU de AWS basadas en su arquitectura para diseñar y verificar nuevos chips, impulsando aún más su éxito empresarial. 8 AutoSys AutoSys agiliza la automatización de centros de datos programando, gestionando y monitoreando tareas en múltiples plataformas como Linux, Windows y UNIX. Sus capacidades impulsadas por eventos desencadenan tareas basadas en condiciones específicas, asegurando una ejecución eficiente del flujo de trabajo. Con seguimiento en tiempo real, alertas y gestión de dependencias, AutoSys reduce la intervención manual, mejora la fiabilidad y optimiza las operaciones complejas del centro de datos. Ejemplo de la vida real Hanwha Life Insurance Co Ltd es un proveedor global de seguros de vida con su sede principal ubicada en Corea del Sur. Reconociendo la necesidad de mejorar la eficiencia de TI y reducir la carga de las tareas de gestión de TI, Hanwha Life buscó agilizar la programación de trabajos mediante una mayor automatización. Hanwha Life desplegó AutoSys Workload Automation. Las soluciones se utilizan actualmente para programar tareas en entornos mainframe y UNIX, específicamente en lo que respecta a los sistemas contables de la compañía y el almacén de datos, gestionando aproximadamente 8.000 trabajos en total. El equipo de TI de Hanwha utiliza consolas en línea intuitivas, que les permiten categorizar trabajos por carga de trabajo y servidor, así como modificar convenientemente las configuraciones de trabajos por lotes. Automatización de almacenes de datos Mientras que la automatización de centros de datos optimiza la infraestructura y las operaciones de servidores, las empresas también necesitan asegurarse de que sus pipelines de datos, procesos ETL y almacenes de datos estén automatizados para un análisis y reportes fluidos. Las herramientas de automatización de almacenes de datos ayudan a reducir el tiempo de desarrollo, agilizar las actualizaciones de bases de datos y mejorar la precisión de los datos. Muchas de las herramientas de automatización de cargas de trabajo (WLA) mencionadas anteriormente ofrecen capacidades de automatización de almacenes de datos. Sin embargo, también existen soluciones DWA dedicadas diseñadas específicamente para optimizar los procesos de almacenamiento de datos. Integraciones fluidas: Las herramientas DWA deben admitir conectores predefinidos, APIs e integración en tiempo real para ingerir fácilmente datos de bases de datos (SQL, Oracle), sistemas operativos (CRM, ERP) y aplicaciones de terceros, asegurando un flujo de datos fluido hacia plataformas de BI y análisis. Automatización low-code: Un diseñador de flujos de trabajo de arrastrar y soltar, plantillas de automatización predefinidas y automatización impulsada por metadatos reducen los esfuerzos de codificación manual, permitiendo una gestión de pipelines de datos más rápida y eficiente. Automatización de pruebas ETL: Automatiza la validación de extracción de datos, transformación y cambios de esquema asegurando precisión, cumplimiento de reglas de negocio y consistencia entre los datos de origen y transformados, reduciendo errores en análisis y reportes. Automatización de almacenes de datos (DWA) vs. automatización de centros de datos (DCA) Estas dos tecnologías son diferentes entre sí: Enfoque: DWA se centra en automatizar el diseño, despliegue, operación y mantenimiento de un almacén de datos. DCA cubre la infraestructura de TI más amplia dentro de un centro de datos, automatizando hardware, software y configuraciones de red. Tareas a automatizar: Para DWA: Ingesta de datos y procesos ETL (Extracción, Transformación, Carga), creación y actualización de esquemas, modelado y optimización de datos, ajuste de rendimiento, gestión de metadatos, pruebas y validación de pipelines de datos Para DCA: Aprovisionamiento y orquestación de servidores, gestión de almacenamiento y red, cumplimiento y monitoreo de seguridad, recuperación ante desastres y automatización de copias de seguridad, gestión de energía y optimización de recursos. Orquestación de centros de datos La orquestación de centros de datos es la gestión coordinada de tareas de TI interdependientes en servidores, almacenamiento, redes y aplicaciones para asegurar que los procesos se ejecuten en el orden correcto y a tiempo. A diferencia de la automatización, que ejecuta tareas o scripts individuales, la orquestación se centra en el flujo de trabajo de extremo a extremo, conectando múltiples tareas automatizadas en un proceso fluido y fiable. Orquestación de centros de datos vs. automatización de centros de datos Automatización: Realiza tareas individuales automáticamente (por ejemplo, ejecutar un script, hacer una copia de seguridad de un servidor). Orquestación: Coordina múltiples tareas automatizadas en sistemas para lograr un flujo de trabajo empresarial o de TI completo de manera eficiente.