vamos a pasar justamente a la demo aquí yo tengo un servicio que este servicio es online click en donde es un servicio totalmente funcional donde lo que buscamos aquí es como los clientes pueden ver y tener información acerca de productos pueden hacer compras pueden poner órdenes etcétera este es nuestro servicio que nosotros estamos generando este servicio se encuentra en q vernet qué quiere decir esto que tanto base de datos application service y todos se encuentra dentro de contenedores o microservicios y cómo lo vemos el en haya jobs nosotros lo vemos como un todo que va desde el descubrimiento el cómo nosotros podemos mover los servicios y qué es lo que encontramos y justamente en esta parte hay a jobs empezamos con el descubrimiento nosotros podamos hacer descubrimiento de todos los equipos o todo lo que está envuelto dentro de nuestro servicio y este es nuestro ejemplo aquí está mi servicio que se llama boutique y aquí yo no solamente puedo ver las conexiones que tengo dentro d nuestro servicio sino también puedo ver la conectividad que puede haber para q ver nets en este caso en específico en donde lo que les quería mostrar aquí es no solamente lo podemos hacer para servicios que sean a lo mejor en la nube un premi sino también tenemos la tecnología que soporta el descubrimiento de múltiples múltiples formas no y desde aquí también ya entramos un poco a la operación y a la inteligencia utilizando machine learning porque cuando nosotros desde aquí le damos crear un servicio lo que hace es nos va a utilizar va a utilizar lo que tiene dentro de dentro del descubrimiento versus el machine gran inning sobre cómo se catalogan y estructuran los servicios y aquí nosotros ya vamos a poder ver cómo se catalogan y dentro de la operación vamos a poder ver justamente en el servicio en el tiempo cómo se ha modificado pero no solamente recuerda que vimos como la interacción que tiene desde aquí también vamos a poder ver cuáles son los cambios que han existido en el servicio cuáles son las alertas que están generadas que evidentemente no es el la forma de verlo pero pueden ver que en un clic creamos un servicio que puede ser funcional dependiendo el descubrimiento que se pueda tener y ahora vamos a ver también cómo lo vemos en la parte de operaciones pero antes de eso también les quería mostrar hasta dónde llegamos que es podemos también ya tener integraciones y de hecho existen ya dashboards en este caso para graph ana en donde podemos integrar nuestros servicios no uno sino varios y desde aquí poder tener la visibilidad de a lo mejor cómo se encuentra mi servicio toda esta información la vamos a ver dentro del auto dentro de operaciones dentro de nuestra consola de operación pero quiero que vean la capacidad que tenemos ya en operaciones y en aya jobs de integrarnos y tener a la mejor visibilidad de cómo están nuestras operaciones de métricas en específico que estas métricas ya vienen de nuestros de nuestro agente y ver a lo mejor aquí hacer un zoom y ver que tenemos algún problema en él el carrito de compras o en el catálogo del producto y no solamente eso sino desde aquí también estar monitoreando o monitorizando los eventos que nos están llegando dentro de la plataforma pero también desde aquí tener visibilidad en las métricas y algo que nos ayuda a justamente con esta es que haya jobs es que desde aquí también vamos a poder tener la visión y la integración con la parte de the box en la parte de mesa de servicio aquí ya nos va a avisar justamente cuáles son los cambios que pueden estar relacionados y no lo que yo tengo un cambio en producción que alguien generó a través de la plataforma no y qué es lo que va a generar este cambio este cambio me va a generar justamente que yo tenga un incremento en las operaciones por la modificación que pueda realizarse es es irrelevante en este momento sino más bien es entender que está pasando algo no entender que estamos trabajando en equipo y que la solución nos está diciendo que está ocurriendo algo dentro de los cambios y que es hora de revisar qué es lo que está ocurriendo no y una vez que tenemos nosotros esto como les mencionaba desde aquí nosotros vamos a poder tener esta relación y ver él las métricas ahora vamos justamente al final del día lo que buscamos es tener una operación centralizada con inteligencia artificial dentro del service now ya que tenemos esta visibilidad podemos ir a nuestra consola de operaciones en donde desde aquí nosotros vamos a poder definir cuáles son nuestros servicios cuáles son los más críticos a cuáles le tenemos que dar prioridad y como pueden ver aquí yo tengo por ejemplo mi servicio más crítico que es justamente el servicio de boutique que yo tengo dado de alta dentro de dentro de mi plataforma que voy a identificar de forma rápida qué es lo que está ocurriendo pero lo que quiero que vean como en el ciclo es desde aquí yo puedo ver un mapa de servicio que es el mapa de servicio que creamos con un solo clic y ver cómo está compuesto ver los componentes para este caso nosotros creamos un micro servicio que se llama card services 2 que nos está generando problemas nos está generando algún alguna deficiencia en el carrito y yo lo que voy a hacer desde aquí es puedo ver cuáles son las alertas cuáles son las alertas que tengo que atender por por urgencia y criticidad y desde aquí yo me puedo mover a la alerta y qué es lo que nos va a dar de información justamente nuestra alerta vamos a poder ver como parte del motor de inteligencia artificial lo que hace es nos agrupa sin importar qué tipo de solución sea o que de dónde provenga el evento las alertas que pueden estar afectando que puedan estar relacionadas nos va a decir cuáles son 26 o configuration hay temas que están afectados pero también nos dice cuáles son los servicios impactados entonces aquí podemos ver que un servicio impactado es este muy crítico que es este frente external que es nuestra nuestra aplicación pero también tenemos otros servicios que es un clúster que también tiene una afectación pero esto no es crítico de aquí nosotros ya podemos tener diferentes tipos de tomar diferentes tipos de decisiones como a qué le vamos a dar prioridad desde aquí podemos realizar diferentes también tipos de ejecuciones como le mencionaba en los slides podemos también buscar en nuestra base del conocimiento algún problema en relación a lo que actualmente estamos utilizando oa lo que ya hemos trabajado como como en la parte operaciones y desde aquí adjuntarlo para que lo podamos ver dentro de nuestra de nuestra alerta podemos también desde aquí ver cuáles son y nos da el motor de inteligencia artificial cuáles son las causas probables del problema que aquí nos lo va a dar nos da también y eso es algo que a mí me gusta mucho y no muchos conocen que es la ejecución automática de ciertas actividades como que lo vemos como este es un servicio crítico entonces automáticamente lo que hizo fue crearse un incidente yo no tuve que hacer nada y automáticamente se creó un incidente pero también se creó esta ejecución de un rol back qué quiere decir esto que está relacionado y está relacionado con el cambio que nosotros vimos que se ejecutó y automáticamente nos puso este road back virtualmente para poder incidir qué es lo que está ocurriendo y con la nueva funcionalidad que nosotros tenemos de nuestro agente que nuestra información que nos trae datos acerca de lo que está ocurriendo podemos ver las métricas de lo que está pasando dentro del cv vernet o mejor aún podemos tener ya una métrica que nos va a poder relacionar diferentes tipos de parámetros con los que estamos contando para el monitoreo que qué quiere decir aquí podemos ver por ejemplo la duración en segundos para cada transacción y nos nos podemos ver también diferentes métricas a lo mejor entre los servicios que vemos afectados aquí teníamos el front external boutique que es nuestro servicio crítico pero también tenemos otros servicios que es un clúster de cúber net y podemos aquí agregar información para ver la relación que tenemos entre los a lo mejor cuando como nos contestaron en http cuáles son los errores que tenemos por transacción los bytes o inclusive este tener aquí a parte de alertas y que nos muestra en un plano cuando nosotros tenemos una alerta o cuando tuvimos una alerta en cierto rango de nuestra ejecución y así poder identificar cuándo vamos a tener la ejecución de diferentes tipos de métricas perdón y ahora no solamente se queda en eso justamente lo que buscamos en esta parte de predecir prevenir y automatizar es como nosotros podemos ejecutar una remediación a lo que está ocurriendo dentro de nuestra alerta y no solamente proporcionando más información agrupando datos y dándonos causa-raíz sino también generando acciones en donde podemos desde aquí crear un caso que es el caso que les mencionaba conciencia en donde a lo mejor podemos crear un caso para el que se vea con alguien en específico o que se asigne a alguien en específico o se crea un caso de seguimiento pero para esta parte es una persona de operaciones puede entrar puede ver las alertas que es lo que está ocurriendo puede ver el incidente y también puede ejecutar la parte de remediación con el cloud designer que es parte de la plataforma nos va a permitir ejecutar y realizar acciones aquí lo vemos justamente realizando el roll back y nos va a decir sobre qué está realizando el rol va para que tengamos control y visibilidad sobre lo que se está haciendo recuerden que les dije que fue algo que se hizo dentro de dentro de la agente de desarrollo que se ejecutó entonces nos está afectando aún equipo crítico y lo que estamos haciendo nosotros es ejecutar el rol va que puede estar generado ya que una vez que está completo nosotros vamos a ver que nuestro servicio aquí ya desapareció en nuestro micro servicio que se llama card services y podemos descartar que justamente el cambio hacia el que esté afectando a nuestro servicio y entonces darle paso y darle seguimiento a la siguiente en la siguiente métrica o identificar qué es lo que nos puede estar ocurriendo pero de una forma muy sencilla podemos nosotros ver información tomar decisiones y ejecutar acciones de recuperación de forma automática controlada y algo que creo que es muy importante también auditada no cuando se ejecute o cuándo duro y quien lo estuvo ejecutando muchas gracias buen día