Servicios

01

Analizamos la madurez de tu observabilidad, el ruido operativo, la cobertura real y el coste asociado.

Aporta una visión clara de la situación actual y de las decisiones que conviene tomar primero.

• Diagnóstico ejecutivo
• Mapa de riesgos y oportunidades
• Plan de mejora priorizado

Para dirección técnica, plataforma y responsables de operación

Evaluar situación actual

02

Diseñamos la base técnica para recoger señales útiles, correlacionarlas y hacerlas accionables.

Permite entender qué ocurre en aplicaciones, infraestructura y servicios críticos sin depender de intuición.

• Modelo de señales
• Pipelines e integraciones
• Dashboards de operación

Para equipos de desarrollo, plataforma y observabilidad

Mejorar la visibilidad

03

Revisamos alertas, criterios de fiabilidad y prácticas operativas para separar señal de ruido.

Ayuda a reducir interrupciones, priorizar incidencias y enfocar al equipo en lo que impacta al usuario.

• Indicadores de fiabilidad
• Alertas accionables
• Guías de actuación

Para SRE, NOC, operaciones y responsables de servicio

Reducir ruido operativo

04

Desarrollamos un agente de observabilidad con IA para priorizar y analizar señal sobre vuestro stack. Proyecto en curso: PoC acotado y conversación exploratoria, sin sustituir al equipo ni enviar datos fuera del perímetro acordado.

Demasiadas alertas y dashboards; poco tiempo para cruzar señal con el contexto operativo.

• Definición de casos de uso (priorización, triage, correlación)
• PoC en entorno no crítico
• Criterios de gobernanza: datos, permisos y revisión humana

Para equipos de plataforma, SRE y operaciones interesados en apoyo analítico sobre su stack actual

Explorar el enfoque

05

Instrumentamos cargas Python con OpenTelemetry y OpenLLMetry: latencia, errores, coste y dependencias, integrados en vuestro backend de observabilidad (Elastic, Dynatrace u otro ya desplegado).

Servicios Python con LLM en producción sin la misma visibilidad que el resto de la plataforma.

• Inventario de puntos de instrumentación en Python
• Esquema de señales OTEL y OpenLLMetry acordado con el equipo
• Validación en pre/producción con backend existente
• Runbook mínimo para fallos en pipelines IA

Para equipos con código Python propio (APIs, workers, asistentes) que usan o van a usar LLMs en producción

Observar cargas IA

06

Acompañamos a tus equipos con sesiones prácticas, criterio técnico y documentación mantenible.

Reduce dependencia externa y acelera la adopción de buenas prácticas dentro del equipo.

• Workshops aplicados
• Playbooks internos
• Criterios de adopción

Para equipos técnicos y responsables de transformación

Acompañar al equipo