Ingeniería Predictiva en ISREDES
1. Detección de Anomalías: Más allá de los umbrales estáticos de CPU
El estándar de la industria ha sido siempre el monitoreo basado en umbrales: si la carga del sistema supera el valor X, dispara una alerta. El problema técnico de este enfoque es que ignora la variacionalidad estacional del tráfico. En ISREDES utilizamos algoritmos de aprendizaje no supervisado (Isolation Forests) para identificar comportamientos que, aunque estén dentro de los umbrales de seguridad, son estadísticamente anómalos para esa hora y día específicos.
Nuestra IA analiza el Context Switching y las interrupciones de hardware (IRQs). Si detectamos un incremento inusual en el tiempo de espera de la CPU (I/O Wait) que no se correlaciona con un aumento de tráfico, el sistema identifica un posible cuello de botella en el bus de datos o una degradación incipiente en la controladora, permitiéndonos intervenir antes de que el servicio se degrade para el usuario final.
2. Métricas S.M.A.R.T. y el desgaste de celdas en almacenamiento NVMe Gen4
Los discos de estado sólido (SSD) y NVMe tienen una vida útil finita basada en los ciclos de escritura (TBW). El análisis tradicional solo mira si el disco está "vivo". Nuestra infraestructura monitoriza el atributo Percentage Used y la tasa de errores de bits (BER) reportados por el firmware del disco a través de la interfaz NVMe-CLI. Al correlacionar el aumento de la temperatura operativa con la tasa de errores corregidos por hardware (ECC), podemos predecir con una precisión del 95% cuándo un disco entrará en modo de solo lectura, programando su sustitución física sin afectar a la integridad de los datos.
3. Modelos Probabilísticos aplicados a la estabilidad del Kernel
Analizar millones de líneas de logs de sistema (dmesg, journalctl) es imposible para un humano en tiempo real. Utilizamos modelos de procesamiento de lenguaje natural que agrupan errores menores de kernel. Una secuencia específica de errores de red —aunque se resuelvan automáticamente— puede indicar una degradación en el transceptor de fibra del nodo o una inconsistencia en la memoria RAM (ECC soft errors). Al identificar estos patrones probabilísticos, el sistema marca el nodo como "sospechoso" y detiene la asignación de nuevos clientes a esa infraestructura hasta que se realiza una auditoría completa.
4. Orquestación de Live Migration sin pérdida de estado TCP
Cuando la IA confirma un riesgo inminente, entra en juego la orquestación mediante QEMU/KVM Live Migration. La tecnología que aplicamos en ISREDES permite copiar el estado de la memoria RAM del servidor de un nodo a otro a través de una red interna de 40Gbps. La clave reside en la sincronización final del estado de los registros de la CPU en microsegundos, asegurando que las conexiones TCP activas no se cierren. El usuario final sigue operando sobre la web mientras su "servidor" físico se ha desplazado a una máquina totalmente distinta a kilómetros de distancia en nuestro nodo de Barcelona.