Dom Rock Ciência & Negócios
Google Deepmind
A eficiência e a agilidade são aspectos fundamentais para o sucesso de qualquer sistema ou plataforma. Mesmo com avanços tecnológicos significativos, erros e falhas podem ocorrer, prejudicando a experiência do usuário e comprometendo a operação eficaz de sistemas críticos. A busca pela experiência positiva do usuário passa por vários aspectos e um deles é detectar problemas precocemente e resolvê-los antecipadamente e rapidamente visando maximizar positivamente a proposta de valor do sistema perante o usuário.
Uma das alternativas é a integração de bots inteligentes em plataformas de comunicação como uma solução promissora para agilizar a detecção e notificação de erros em sistemas complexos.
O objetivo deste trabalho foi desenvolver um bot inteligente com a comunicação integrada entre uma plataforma de processamento de dados em larga escala e o Microsoft Teams. O foco era identificar e relatar possíveis falhas e erros na execução do software dentro do ambiente em que são processadas várias instâncias distintas de diferentes clientes.
A metodologia aplicada foi refinada em seis etapas:
Planejamento para definir requisitos e recursos existentes em ambiente de computação em nuvem do provedor AWS a serem utilizados;
Análise detalhada dos logs registrados na plataforma via serviço AWS CloudWatch;
Design da arquitetura do bot e integração com o Microsoft Teams via Webhook;
Implementação, incluindo lógica de detecção de erros e integração entre o sistema crítico e Microsoft Teams;
Testes abrangentes, desde unitários até carga e desempenho;
Implantação controlada, com monitoramento contínuo pós-implantação; este método assegura um aprimoramento robusto do bot, capacitando-o a analisar uma variedade de registros, identificar erros e comunicá-los em relatórios formatados para o Microsoft Teams, garantindo eficiência e confiabilidade no controle e gerenciamento de incidentes.
Ao integrar a facilidade de comunicação da plataforma com a inteligência de um bot especializado em identificação de falhas, conseguimos centralizar a comunicação, monitorar e priorizar as demandas conforme a natureza do erro para que a equipe responsável possa agir direto no ponto antes mesmo do usuário acionar quaisquer mecanismos de suporte, dúvida ou ação.
Assim, um novo processo de atendimento ao usuário pôde ser redesenhado com base em uma resolução mais ágil dos problemas e uma melhor identificação de oportunidades de melhoria tanto para o cliente quanto para os processos internos. Em conclusão, este trabalho ressalta a importância de uma abordagem proativa para o gerenciamento de erros, oferecendo insights valiosos sobre como a combinação de bots e plataformas de comunicação empresarial pode transformar a detecção e resolução de falhas em sistemas críticos.
Além disso, o mecanismo pode ser utilizado para armazenar essas informações de dados de comportamento de processamento e, consequentemente, estabelecer um padrão que pode ser otimizado por meio de modelos de machine learning para detecção de anomalias e prevenção, servindo como um indicador sólido do progresso da solução proposta.
Palavras-chave: Eficiência; Detecção de falhas; Integração de bots; Gerenciamento proativo de erros.
Este resumo é fruto do trabalho de P&D da equipe Dom Rock e foi apresentado e publicado em Science & Business Connection: Anais do Congresso Científico e Tecnológico https://www.even3.com.br/anais/2-science-business-connection-407088/814647-maximizando-eficiencia--integracao-de-bots-para-deteccao-proativa-de-falhas-em-sistemas-criticos/
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