Dynatrace Davis

Dynatrace 2026: Revisión de Davis Hypermodal AI y Topología Smartscape

A partir de 2026, la arquitectura Davis de Dynatrace ha evolucionado hacia un marco hipermodal, unificando IA causal para la resolución determinista de problemas, IA predictiva para la previsión y IA generativa para la orquestación en lenguaje natural 📑. El motor opera de forma nativa sobre el Grail lago de datos, que proporciona capacidad de esquema bajo demanda (schema-on-read) eliminando la necesidad de indexación manual de datos o gestión predefinida de métricas de alta cardinalidad 📑.

IA Causal y Lógica de Dependencias de Smartscape

El núcleo técnico de Davis radica en su capacidad para recorrer la topología Smartscape, un mapa en tiempo real vertical y horizontal de todo el entorno. Esto permite al motor distinguir entre desencadenantes causales y síntomas secundarios 🧠.

• Precisión en Dependencias: A diferencia de los modelos probabilísticos, Davis utiliza las rutas reales de comunicación proceso a proceso capturadas por OneAgent para validar la propagación de fallos 📑.
• Escenario Operativo (RCA Causal): Entrada: Detección de anomalía en latencia de servicio + pico de CPU en un host + actualización de topología Smartscape → Proceso: Davis recorre el grafo, identificando un despliegue canario automatizado reciente como nodo raíz, mientras marca 50 alertas secundarias como meros síntomas → Salida: Un único ticket de 'Problema' que identifica la versión específica de la imagen del contenedor y el ID de despliegue causante de la regresión 📑.

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Grail lago de datos e Inferencia Hipermodal

La arquitectura Grail facilita la transición hipermodal al proporcionar una capa de almacenamiento unificada para trazas, registros y métricas sin silos de datos. Esto permite a Davis realizar razonamiento 'transcontextual' en conjuntos de datos masivos a escala 📑.

• Gestión Predictiva de Capacidad: Davis analiza tendencias estacionales y tasas de consumo de recursos para prever posibles interrupciones 📑.
• Escenario Operativo (Escalado Predictivo): Entrada: 30 días de métricas de uso de disco + tasa de crecimiento de la aplicación + metadatos de eventos estacionales → Proceso: La IA predictiva calcula el punto de agotamiento (T-menos 48 horas) mientras la capa de orquestación verifica las cuotas disponibles en la nube → Salida: Expansión automática del volumen de almacenamiento o una alerta proactiva al responsable de SRE con una sugerencia de aumento de cuota 📑.
• Davis CoPilot: Actúa como interfaz generativa para el backend de Grail, traduciendo lenguaje natural a DQL (Dynatrace Query Language) especializado para investigaciones forenses rápidas 📑.

Directrices de Evaluación para Arquitectos de Plataforma y Responsables de SRE

Los arquitectos deben evaluar los costes de ingesta de datos asociados al almacenamiento de alta fidelidad de Grail en comparación con los métodos tradicionales de muestreo por niveles. Los equipos de SRE deben validar la fiabilidad de los runbooks de auto-reparación del Orquestador Agentico en entornos no productivos para establecer confianza en la lógica hipermodal ⌛. Confirmar que la capa de privacidad de 'Davis CoPilot' cumple con los requisitos internos de enmascaramiento de datos para la visibilidad de registros 🌑.