Los sistemas de programación de trabajos y de automatización de carga de trabajo (Workload Automation), son los encargados de gestionar los procesos más críticos de las aplicaciones que utilizamos día a día, y sirven para garantizar que estos sistemas respaldan en tiempo real a las empresas y, confieren información precisa y relevante a sus respectivos clientes. Estos procesos de carga de trabajo críticos realizan, desde transacciones en mercados financieros hasta envío de los pedidos de los clientes, pasando por una larga lista de actividades. Unos procesos complejos e importantes por el papel que desempeñan, pero invisible para la mayoría… hasta que algo falla o no se ejecuta correctamente o a tiempo.

Los productos y soluciones de automatización de la carga de trabajo provienen por medio de muy variados proveedores. Las empresas más grandes manejan predominantemente los productos de los “3 grandes” proveedores. Sorprendentemente, no ejecutan la solución de un solo proveedor, sino de varios de ellos, así como soluciones especializadas de proveedores más pequeños para satisfacer las necesidades específicas de ciertas aplicaciones. Esto aumenta la complejidad de estos entornos y los costos asociados a su gestión, ya que el proceso empresarial abarca múltiples sistemas y, por lo tanto, múltiples herramientas de programación.

Aunque estas soluciones proporcionan capacidades de supervisión para un volumen importante de trabajo programado, no ofrecen un enfoque analítico para gestionar, supervisar y optimizar el volumen de trabajo bajo su control basado en los procesos empresariales que se están ejecutando. Aquí es donde entra en juego el “Workload Analytics” o el Análisis de la carga de trabajo.

Workload Analytics o Análisis de la carga de trabajo

Así como prácticamente todas las áreas de negocio y la mayoría de las áreas de TI están adoptando la analítica, el área de la automatización de la carga de trabajo no lo hace. Algunos utilizan datos de ejecución histórica para desarrollar tendencias, sin embargo, esto es sólo un parche a posteriori que nos puede decir que ya ha fallado o que podría fallar en algún lugar eventualmente. No puede señalar áreas problemáticas futuras específicas o proporcionarnos predicciones precisas sobre los tiempos de procesamiento y la utilización de la capacidad. Con la analítica, la resolución de problemas para el procesamiento a largo plazo o fallido es mucho más fácil; puede reducir el tiempo de reparación hasta en un 99%, y limita la cantidad de capital humano necesario para diagnosticar el problema. El análisis de la carga de trabajo o Workload Analytics también puede ayudar a los desarrolladores e ingenieros a construir mejores procesos de carga de trabajo y a rediseñar los procesos actuales para una mayor eficiencia y una mayor fiabilidad. Hemos visto que muchos clientes evitan la necesaria reingeniería de su actual proceso de carga de trabajo porque es demasiado complejo, no tiene documentación, o los desarrolladores originales han seguido adelante. La analítica ayuda a diseccionar nuestra carga de trabajo, a comprender cómo funciona y a orientar los esfuerzos de optimización.

Disponer de una solución analítica especializada para la carga de trabajo ofrece a las empresas la posibilidad de mejorar sus actuales entregas de servicios, obtener el suficiente tiempo de espera ante posibles incumplimientos de los acuerdos de nivel de servicio (SLA) para hacer algo al respecto antes de que afecten al negocio, pero también obtener la comprensión de estos complejos sistemas para impulsar la mejora continua de las operaciones de TI.

Automic, de Broadcom, fue reconocido en 2019, como líder de valor “Value Leader” en la categoría de Automatización de Carga de Trabajo (Workload Automation), dentro del sector para Operaciones de TI.

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Informe Workload Automation 2019

Informe completo: Workload Automation

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