En el acelerado mundo de la Fórmula 1, donde cada segundo de retraso puede significar la diferencia entre la victoria y la derrota, la eficiencia operativa se ha convertido en una prioridad esencial. Los ingenieros de TI de la F1 enfrentan constantemente desafíos formidables durante las carreras, tales como la degradación de redes que puede impactar sistemas críticos como su API. Esto, a su vez, afecta servicios secundarios como F1 TV, que ofrece cobertura en vivo y telemetría en tiempo real a los aficionados. La tarea de identificar y solucionar estos problemas es compleja y consume tiempo, a menudo requiriendo hasta tres semanas debido a la programación del calendario de eventos y las congelaciones de cambios.
Lee Wright, jefe de Operaciones de TI de la F1, ha resaltado que antes se enfrentaban regularmente a problemas con su sistema de API web, caracterizados por una lentitud e incongruencia que absorbían alrededor de 15 días de trabajo arduo por parte de los ingenieros. En busca de una solución más eficiente, la F1 se asoció con Amazon Web Services (AWS) para desarrollar una tecnología impulsada por inteligencia artificial, implementando Amazon Bedrock. Este esfuerzo colaborativo fue dirigido a crear un asistente de análisis de causa raíz (RCA), diseñado para ayudar a los ingenieros de operaciones y desarrolladores de software y redes a resolver problemas de forma rápida y eficiente.
El innovador asistente RCA permite que los usuarios formulen preguntas en lenguaje natural y gestiona la resolución de problemas en segundo plano. Al poder conectarse a múltiples bases de datos y herramientas, facilita la evaluación en tiempo real del estado del sistema sin requerir un conocimiento especializado profundo, habilitando a ingenieros de diversos niveles de experiencia para solucionar inconvenientes con mayor eficacia.
La implementación de esta herramienta ha resultado en una notable reducción del tiempo necesario para identificar y remediar problemas, disminuyéndolo a apenas tres días, incluidos despliegues y pruebas. Esta eficiencia ha llevado a una reducción del tiempo de resolución total de hasta un 86%, liberando a los equipos para enfocarse en tareas cruciales como el desarrollo de productos novedosos que mejoran la experiencia del espectador.
Para comprobar la efectividad del sistema, F1 y AWS realizaron un prototipo durante cinco semanas, demostrando su viabilidad. El proceso implicó la centralización de registros de datos en un bucket de Amazon S3 y la creación de pipelines de transformación de datos utilizando AWS Glue y Apache Spark, facilitando la integración de información procedente de múltiples fuentes.
Asimismo, se aseguraron de que la implementación respetara estrictamente las medidas de seguridad, manteniendo un control firme sobre la información y aplicando políticas de acceso basadas en el principio de privilegio mínimo.
La interfaz de usuario del asistente de chat, desarrollada con el marco de trabajo Streamlit, proporciona una plataforma intuitiva y efectiva para la interacción con el sistema. Gracias a esta herramienta, los ingenieros pueden consultar de manera expedita registros de sistemas y conectividad en un entorno en vivo, permitiendo una respuesta ágil ante situaciones críticas.
En resumen, la alianza entre la F1 y AWS ha derivado en un asistente de análisis de causa raíz que no solo incrementa la eficiencia operativa sino que también redefine el método de resolución de problemas durante las carreras, marcando un avance significativo en la gestión de operaciones dentro del apasionante mundo del automovilismo.
