Administración inteligente de cargas VMware
- Periodo
- 2025 — 2026
- Rol
- Ingeniería backend y arquitectura
- Dominio
- Infraestructura Cloud
- Estado
- En curso
Plataforma para el análisis y la optimización proactiva de la capacidad de clusters VMware a partir de históricos operativos y machine learning.
Stack
Go · Elasticsearch · Redis · XGBoost · REST API · Go Testing
Diseñé una plataforma para el análisis y la optimización proactiva de capacidad en clusters VMware mediante históricos operativos y Machine Learning.
Arquitectura
El backend y la capa analítica están escritos en Go y se integran con servicios de frontend a través de una API REST. Los logs y los históricos operativos se almacenan en Elasticsearch, y Redis actúa como caché bajo una estrategia Cache-Aside para las consultas más frecuentes.
Modelo predictivo
La anticipación de saturación se apoya en un modelo XGBoost entrenado con los históricos de uso de los clusters. Los componentes críticos de Go están cubiertos con pruebas unitarias.
Impacto
Mayor proactividad del equipo Cloud y reducción del tiempo de atención en clusters saturados.