Esta página es para el lector técnico: qué ingerimos, qué modela el motor, cómo dirige el analista y por qué las cifras que entregamos se pueden reproducir. Nada de lo que sigue se instala dentro de tus servicios ni toca tu ruta crítica.
Un volcado de tráfico, acceso de lectura a tu APM, las trazas de tu gateway; lo que ya tienes, en el orden que te resulte menos intrusivo. Y antes de sacar ninguna conclusión evaluamos la calidad del dato: qué permite afirmar tu telemetría y qué no. Esa evaluación acompaña al informe.
El motor perfila el tráfico estructural y semánticamente: clasifica los campos por su propósito, identifica cada servicio por su huella (incluidos los que nadie recordaba haber desplegado), agrupa las sesiones y reconstruye los flujos de extremo a extremo, sin necesidad de trazabilidad distribuida. El resultado es un modelo de lo que el sistema realmente es, no de lo que dice el diagrama.
Sobre el ranking de criticidad del motor, un analista sénior decide qué investigar, en qué orden y cuándo desconfiar de un dato. El agente de IA ejecuta bajo esa dirección: consulta el modelo, coteja los hallazgos con el APM y las trazas del gateway, lee el código y los traduce a costes. No hay ningún chatbot de autoservicio: hay una investigación dirigida, con cada paso a la vista.
Hallazgos priorizados con su evidencia; palancas con coste, ahorro y riesgo; y defensa ante tu comité si hace falta. Y la comprobación final: cuando tu equipo aplica un cambio, volvemos a medir sobre la misma ventana y con las mismas reglas, y te decimos si ha funcionado.
La calidad del dato es parte del producto, no una nota al pie. Cada señal que usamos lleva su cobertura, su procedencia y sus límites: si una fuente no registra los códigos de error reales, el informe no afirma nada sobre fiabilidad; si los identificadores de sesión están rotos, los hallazgos de recorrido se degradan a hipótesis y se presentan como tales. Preferimos declarar un límite antes que pintar verde o rojo con datos que no dan para tanto; es la diferencia entre un informe que aguanta preguntas y uno que solo aguanta la primera.
Por eso todo lo que entregamos distingue tres clases de afirmación: Medido (evidencia directa, con fuente, consulta y ventana), Inferido (fundado en lo medido, con el razonamiento explícito) e Hipótesis (pendiente de datos, indicando qué dato falta).
El motor reduce el ruido de la telemetría a las cuatro cosas que de verdad describen un sistema.
Cada llamada de API: cabeceras, cuerpos, latencia y forma de la respuesta, muestreadas y clasificadas.
Qué hace realmente cada servicio, deducido del comportamiento de su tráfico.
Llamadas relacionadas, agrupadas en un único recorrido de usuario o de sistema.
Transacciones que atraviesan varios servicios, reconstruidas de extremo a extremo a partir del tráfico real.
Cada pieza existe por la misma razón: que un hallazgo pueda repetirse delante de quien lo cuestione.
Los campos de petición y respuesta se clasifican por su propósito (identificadores, consultas, metadatos, errores), no por su nombre. Dos servicios con esquemas distintos pueden reconocerse como equivalentes.
Transacciones reconstruidas desde el tráfico en bruto: topología, acumulación de latencia y dependencias estructurales, sin trazabilidad distribuida.
Criticidad compuesta (tráfico, dependencia de flujos, participación en sesiones) para toda la flota. Pone el foco en el servicio que importa, no en el que más grita.
El tráfico real, reproducido contra distintas estrategias de caché antes de implantarlas. Tasa de acierto, similitud de respuestas y riesgo de reutilización incorrecta: cuantificados, no opinados.
Cada hallazgo se entrega con las llamadas que lo justifican y con su fuente, su consulta y su ventana. Auditable y reproducible; nunca una recomendación de caja negra.
Dos instantáneas cualesquiera del modelo, comparadas: flujos nuevos, servicios desaparecidos, concentraciones que se mueven, comportamientos que cambian. El antes y el después de una migración, en una diferencia estructurada.
Los hechos y los hallazgos se calculan con umbrales declarados. La IA se usa para el resumen narrativo; nunca para inventar los números de base.
El despliegue puede vivir en tu infraestructura (compatible con entornos aislados: nada sale de tu red) o en una nube europea que operamos nosotros. Es una decisión sobre los límites de tus datos, no una modalidad de licencia.
El agente de IA del Analista se comunica con el motor mediante MCP y ejecuta las investigaciones, siempre bajo criterio experto. Un agente conectado a tu telemetría produce respuestas; no produce cifras reproducibles ante un comité. Eso lo hacen el motor determinista y el método.
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