Implementación de una aplicación de Business Intelligence para analizar logs de aplicaciones del Sector Financiero para generar alertas tempranas utilizando ELK (Elasticsearch Logstash Kibana) - Panchi Shuguli, William Patricio (2022)
En la actualidad la demanda de recursos en los sistemas del Sector Financiero por la cantidad de canales que los mismos tienen para atención al cliente presentan inconvenientes en días como fin de mes y quincenas provocando demoras en las respuestas o caídas en los sistemas. En pro de mitigar esos efectos se han desarrollado alertas reactivas cuando ya se presentan los inconvenientes y la mayor cantidad de esfuerzo se enfoca en la restauración pronta de los sistemas y con los datos de los errores presentados construir una base de conocimiento y con esta información reaccionar de manera inmediata, lo ideal sería tener alertas tempranas antes que los eventos sucedan y que los esfuerzos se centren en mitigar los efectos del alto consumo de las aplicaciones y canales de comunicación. El presente proyecto tiene como propósito utilizar los logs generados por los aplicativos y determinar cuáles son los indicadores clave que sirven al Command Center para determinar que pueden existir fallos en el funcionamiento de los sistemas y que puedan tomar acción y evitar incidentes en la producción, la visualización estará en un panel de control el cual permitirá su navegación para obtener más de detalle de la alerta enviada, para esto se usarán las bondades que brinda Elasticsearch, Logstash, Kibana. La metodología que se utilizará es la de estudio de caso. Esta metodología investigativa admite el análisis de un objeto o tema puntual, esos resultados serán verdaderos para ese especifico escenario, las fases de la metodología son: Diseño de Caso de Estudio, Procedimientos para Recolección de Datos, Recolección de Datos, Análisis del Caso de Estudio, Elaboración del Reporte de Caso de Estudio. Como resultado de esta implementación los usuarios podrán detectar tempranamente que los recursos de los sistemas monitoreados son insuficientes por la alta demanda y se deben incrementar para evitar fuera de servicio de las aplicaciones.