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Análisis de Causa Raíz 2.0

Análisis de Causa Raíz AI que Identifica el Deploy Exacto

Sistema AI de 4 niveles que auto-selecciona el mejor modelo por incidente. Correlaciona deployments, detecta fallas en cascada y aprende de cada resolución.

Análisis de Causa Raíz 2.0
SISTEMA AI DE 4 NIVELES

El Modelo AI Correcto para Cada Incidente

Auto-selección basada en severidad del incidente, detección de cascadas y correlación de deploys

Basic

GPT-5-nano
4 créditos

Triaje rápido e identificación a nivel de archivo para incidentes rutinarios.

Respuesta rápida para issues rutinarios
Identificación a nivel de archivo
Mejor Valor

Standard

Claude Haiku 4.5
8 créditos

Análisis balanceado con conciencia de patrones históricos. 95% confianza a costo óptimo.

95% confianza, modelo premium más rápido
Detección de patrones históricos

Deep

GPT-5
12 créditos

Identificación exacta de línea con sugerencias de fix. Identifica hasta 7 líneas sospechosas.

Identificación a nivel de línea de código
Hasta 7 líneas sospechosas con fixes

Premium

Claude Sonnet 4.5
15 créditos

Análisis más accionable con 7 acciones priorizadas y plan de verificación post-fix.

7 acciones de remediación priorizadas
Plan de verificación post-fix
EVOLUCIÓN

RCA 1.0 vs RCA 2.0

Capacidad
RCA 1.0
RCA 2.0
Alcance
Monitor individual
Servicio completo + grafo de cascada
Correlación de Deploys
Ninguna
Commit SHA exacto + diffs de archivos
Detección de Cascada
Solo metadata
Verificación upstream completa
Aprendizaje
Estático
Ciclo cerrado con KB pgvector
Evidencia
Texto sin peso
Tipada + pesos numéricos
Acciones
Texto libre
Estructuradas con niveles de urgencia
CORRELACIÓN DE DEPLOYS

Motor de Correlación de Deploys

Identifica automáticamente qué deployment causó cada incidente con scoring ponderado

35%

TIEMPO

Proximidad entre deploy e incidente

30%

SERVICIO

Coincidencia de servicio

20%

ARCHIVO

Archivos cambiados vs tipo de incidente

15%

PATRÓN

Patrones históricos deploy-incidente

Ingesta de Webhook en 3 Fases

1

Eventos Push

Hooks push de GitHub/GitLab con timestamps estimados

2

Estado de Deployment

Deployment confirmado con timestamps y estado exactos

3

Webhook Custom

Endpoint universal para cualquier pipeline CI/CD

Base de Conocimientos de Ciclo Cerrado

El RCA mejora con cada resolución mediante búsqueda semántica pgvector y aprendizaje por feedback.

Búsqueda semántica pgvector en incidentes pasados
El feedback actualiza scores de efectividad
Correcciones de usuarios se convierten en entradas KB
FAQ

Preguntas Frecuentes

Todo sobre Análisis de Causa Raíz 2.0

Encuentra Causas Raíz en Minutos, No Horas

Deja que la IA identifique el deployment exacto, la línea de código y la ruta de cascada causando tus incidentes.

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