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Cómo funcionan las evaluaciones del modo de falla
Cuando se ejecuta una evaluación del modo de fallo, el Resilience Hub de próxima generación lleva a cabo los siguientes pasos:
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Lee el estado actual de los recursos: actualiza la configuración de recursos del servicio desde tu AWS cuenta.
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Analiza la topología: un sistema de IA multiagente examina cómo se conectan e interactúan sus recursos.
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Evalúa las políticas mediante el marco de análisis de resiliencia: compara su arquitectura con sus políticas de resiliencia. En primer lugar, realiza una evaluación para determinar si los componentes de la política son alcanzables o no.
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Aplica las AWS Well-Architected mejores prácticas: comprueba si hay antipatrones de resiliencia comunes.
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Genera hallazgos: identifica los modos de falla con su gravedad, razonamiento y recomendaciones, y asigna los resultados a sus políticas de resiliencia.
El motor de evaluación utiliza agentes de inteligencia artificial especializados que aplican las mejores prácticas de confiabilidad de AWS Well-Architected Framework y el marco de análisis de AWS resiliencia a su arquitectura específica. Los agentes analizan diferentes aspectos de la resiliencia:
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Disponibilidad: puntos únicos de falla, distribución AZ y redundancia.
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Recuperación ante desastres: Cross-region capacidades, replicación y preparación para la conmutación por error.
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Resiliencia de dependencias: impacto de las fallas de dependencia en su servicio.
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Observabilidad: monitorear las brechas que podrían retrasar la detección de fallas.
La evaluación del modo de falla no consume todos los recursos disponibles. En su lugar, evalúa un subconjunto de recursos conocido como recursos evaluados.
Recurso evaluado: un componente de infraestructura o servicio de alto nivel que se evalúa directamente durante una evaluación de resiliencia. Se evalúa si la configuración de un recurso tiene un impacto significativo en la disponibilidad, la capacidad de recuperación o la tolerancia a errores del servicio. Los recursos que estén fuera de este ámbito no tendrán ningún impacto en la evaluación y no aparecerán en la lista de recursos.
