Pandora FMS crea el sistema MADE gracias a la IA y con asesoramiento de la Carlos III

Notas de Prensa 2023

• La tecnológica española Pandora FMS ha desarrollado este sistema con el asesoramiento de investigadores de la Universidad Carlos III de Madrid.

• El objetivo de la investigación era desarrollar una herramienta capaz de monitorizar grandes cantidades de datos y de adaptarse automáticamente a cada entorno de gestión.

• Esta nueva tecnología se dará a conocer en el Congreso & Expo ASLAN 2023 de Madrid que aglutinará a todo el sector TIC.

Madrid, 20 de marzo de 2023.- Un grupo de investigadores españoles han desarrollado la nueva tecnología MADE, conocida así por sus siglas en inglés de Motor de Detección de Anomalías de Monitorización. La herramienta, impulsada por la tecnológica española Pandora FMS con el asesoramiento de especialistas en Inteligencia Artificial de la Universidad Carlos III de Madrid, utiliza esta tecnología puntera para mejorar la gestión de datos de las grandes compañías y poder alertar en caso de que haya algún comportamiento inusual.

La IA, además, permite que el propio sistema se vaya autoadaptando al escenario en función del histórico de datos. De esta manera, la tecnología de monitorización va un paso más allá dando la capacidad suficiente a Pandora FMS para que mejore de forma automática la detección de problemas. El anuncio se produce de cara a la 30 edición del Congreso & Expo ASLAN 2023 que se celebra en la capital y que reunirá a los grandes nombres del sector tech, autoridades e inversores en tecnología.

Los sistemas de monitorización son muy habituales en las diferentes compañías y administraciones públicas. Su función no es otra que recabar los datos en tiempo real y permitir una gestión más eficiente mediante su organización y tratamiento. La clave con el uso de la Inteligencia Artificial es que, pese a la constante obtención de datos, ya no supone ningún problema adaptar las reglas del sistema dado que se hace de manera autónoma.

“Antes la monitorización tenía una configuración manual de las reglas para que el sistema entendiera qué estaba bien y qué estaba mal con gran precisión. Pero al aumentar el tamaño de los datos el escenario es más complejo”, explica Sancho Lerena, CEO de Pandora FMS. “La IA lo que hace es dotar de la capacidad suficiente al sistema para que se reajuste a la dinámica de los datos. Es decir, que con el paso del tiempo adapte su definición de anomalía para poder detectarlas”, subraya el experto.

La novedosa tecnología de MADE es sencilla en su aplicación, según indican sus desarrolladores. Gracias a la incorporación de la Inteligencia Artificial, el sistema tiene en cuenta las variaciones relacionadas con la estacionalidad de los datos, permitiendo así realizar predicciones que faciliten la toma de decisiones. Además, este modelo aúna tanto la precisión de la configuración manual como el potencial de la detección automática mediante algoritmos.

El Congreso & Expo ASLAN 2023 que se celebra en Madrid los próximos 22 y 23 de marzo tendrá presente esta nueva herramienta desarrollada por expertos tecnológicos españoles. MADE, indican desde Pandora FMS, es viable y fiable para empresas de diferentes sectores económicos y está llamada a cambiar la dinámica de los sistemas de monitorización.

Pandora FMS

Pandora FMS es la solución de monitorización total, que permite observar y medir todo tipo de tecnologías sin importar donde estén: Cloud, SaaS, virtualización u on-premise: una solución flexible que unifica la visualización de datos para una completa observabilidad de toda la organización.

Con más de 50K instalaciones en 53 países entre sus clientes se encuentran empresas tales como Salvensen, Prosegur, Repsol, CLH, Euskaltel, Adif, Santalucía, Cofares, AON, El Pozo, la EMT, y otras extranjeras como Rakuten, la universidad Nazaret en Nueva York, y el principal hospital de Ottawa. También, administraciones públicas como la Junta de Castilla-La Mancha, la Comunidad de Madrid, la Diputación de Barcelona y numerosos ayuntamientos de Francia, Portugal y España.