Automatización impulsada por la IA para una resolución de casos más rápida con la base de datos del estiramiento del centro de datos de alto rendimiento de Cisco

Introducción

A medida que la adopción de IA acelera en todas las industrias, las empresas enfrentan una verdad innegable: la IA es tan poderosa como los datos que lo alimentan. Para realmente aprovechar el potencial de la IA, las organizaciones deben administrar, almacenar y procesar datos de alta escala al tiempo que garantizan la eficiencia, la resiliencia, el rendimiento y la agilidad operativa.

En Cisco Help Case Administration: confrontamos este desafío de frente. Nuestro equipo ofrece una plataforma de TI centralizada que administra todo el ciclo de vida de los casos de productos y servicios de Cisco. Nuestra misión es proporcionar a los clientes la resolución de casos más rápida y efectiva, aprovechando las mejores tecnologías de clase y la automatización basada en IA. Logramos esto mientras mantenemos una plataforma altamente escalable, altamente disponible y rentable. Para brindar la mejor experiencia del cliente posible, debemos almacenar y procesar de manera eficiente volúmenes masivos de datos crecientes. Estos datos alimentan y entrenan nuestros modelos de IA, que alimentan soluciones de automatización críticas para ofrecer resoluciones más rápidas y precisas. Nuestro mayor desafío fue lograr el equilibrio correcto entre construir un altamente escalable y confiable Clúster de la base de datos mientras se asegura Costo y eficiencia operativa.

Los enfoques tradicionales para la alta disponibilidad a menudo se basan en grupos separados por centro de datos, lo que lleva a costos significativos, no solo para la configuración inicial sino para mantener y administrar el proceso de replicación de datos y la alta disponibilidad. Sin embargo, las cargas de trabajo de IA exigen acceso a datos en tiempo actual, procesamiento rápido y disponibilidad ininterrumpida, algo que las arquitecturas heredadas luchan por entregar.

Entonces, ¿cómo se arquitecta una infraestructura multidatacéntrica que puede persistir y procesar datos masivos para admitir cargas de trabajo intensivas en datos de IA y datos, todo mientras mantiene bajos los costos operativos? Ese es exactamente el desafío que nuestro equipo se propuso resolver.

En este weblog, exploraremos cómo creamos una infraestructura de datos inteligente, escalable y lista para AI que permite la toma de decisiones en tiempo actual, optimiza la utilización de recursos, scale back los costos y redefine la eficiencia operativa.

Repensar la gestión de casos listos para la AI a escala

En el mundo impulsado por la IA precise, la atención al cliente ya no se trata solo de resolver casos, se trata de aprender y automatizar continuamente para hacer que la resolución sea más rápida y mejor, al tiempo que maneja de manera eficiente el costo y la agilidad operativa.

El mismo conjunto de datos rico que podera la gestión de casos también debe alimentar los modelos de IA y los flujos de trabajo de automatización, reduciendo el tiempo de resolución de casos de horas o días a solo minutos, lo que ayuda a una mayor satisfacción del cliente.

Esto creó un desafío elementary: desacoplar la base de datos principal que sirve al sistema transaccional de administración de casos convencionales de una base de datos lista para búsqueda lista para la AI, una necesidad para la automatización de escala sin sobrecargar la plataforma central. Si bien la concept tenía mucho sentido, introdujo dos preocupaciones importantes: el costo y la escalabilidad. A medida que crecen las cargas de trabajo de IA, también lo hace la cantidad de datos. La gestión de este conjunto de datos en constante expansión al tiempo que garantiza un alto rendimiento, resistencia e intervención guide mínima durante las interrupciones requirió un enfoque completamente nuevo.

En lugar de seguir el modelo tradicional de implementar grupos de bases de datos separados por centro de datos para alta disponibilidad, dimos un paso audaz para construir un solo clúster de base de datos estirado que abarca múltiples centros de datos. Esta arquitectura no solo optimizó la utilización de recursos y redujo los costos iniciales y de mantenimiento, sino que también garantizó una disponibilidad de datos sin problemas.

Al repensar los modelos tradicionales de infraestructura de la base de datos del índice, redefinimos la automatización de IA para la gestión de casos de Cisco, allanando el camino para soluciones de soporte más rápidas, más inteligentes y más rentables.

Cómo lo resolvimos: la base de tecnología

Construir un múltiples centro moderno índice base de datos grupo requerido a fundación tecnológica robustacapaz de manejar Procesamiento de datos de alta escala, Latencia extremely baja para una replicación de datos más rápiday cuidadoso Enfoque de diseño para construir una tolerancia a fallas para admitir una alta disponibilidad sin comprometer rendimiento o rentabilidad.

Requisitos de pink

Un desafío clave para estirar un índice dathumillar clúster en múltiples datos Los centros son rendimiento de la pink. Tradicional alta disponibilidad las arquitecturas confían en grupos separados por datos centroa menudo luchando con Replicación de datos, latencia y cuellos de botella de sincronización. TO empezar con, Realizamos un evaluación detallada de la pink a través de nuestros datos de Cisco centros Centrándose en:

• Requisitos de latencia y ancho de banda -Nuestras cargas de trabajo de automatización con IA exigen acceso a datos en tiempo actual. Analizamos la latencia y el ancho de banda entre dos centros de datos separados para determinar si un clúster estirado period viable.
• Planificación de capacidad – Evaluamos nuestro crecimiento de datos esperado, patrones de consulta de IA y tasas de indexación para garantizar que la infraestructura pueda escalar de manera eficiente.
• Resiliencia y preparación por conmutación – La pink necesitaba manejar fallas automatizadas, asegurando la disponibilidad de datos ininterrumpida, incluso durante las interrupciones.

Cómo el centro de datos de alto rendimiento de Cisco allanó el camino

Cisco datos de alto rendimiento redes centrales establecido un fuerte base para construir los múltiples datos centro estirar soltero base de datos grupo. La latencia y el ancho de banda proporcionado por los datos de Cisco centros excedido Nuestra expectativa de moverse con confianza En el siguiente paso de diseñar un clúster de estiramiento. Nuestra implementación levergido:

• Cisco Solicitud Infraestructura céntrica (ACI) -Ofreció una pink impulsada por políticas y definida por software program, asegurando el enrutamiento optimizado, la comunicación de baja latencia y la gestión del tráfico de la carga de trabajo entre los centros de datos.
• Controlador de infraestructura de política de aplicaciones de Cisco (APIC) y Nexus 9000 Switches -Interconectividad de alto rendimiento, resistente y dinámicamente escalable, essential para la sincronización de datos rápidos en los centros de datos.

El Cisco Knowledge Middle y la tecnología de redes hicieron esto posible. Le permitió a Cisco llevar a cabo esta concept y nos permitió construir este clúster exitoso que ahorra costos significativos y proporciona una alta eficiencia operativa.

Nuestro Implementación: el clúster de estiramiento de múltiples datos que aprovecha los datos de Cisco centro y poder de pink

Con la infraestructura de pink adecuada en su lugar, nos propusimos construir un clúster de bases de datos altamente disponible, escalable y optimizado AI-AI-AI-OPI que abarca múltiples centros de datos.

CISCO Middle Middle Stretch Index Database Clower

Decisiones de diseño clave

• Clúster central lógico y múltiple de datos múltiples para la automatización impulsada por la IA en tiempo actual – En lugar de mantener grupos separados por centro de datos que duplica los costos, aumenta los esfuerzos de mantenimiento y exige una intervención guide significativa, construimos un clúster estirado en múltiples centros de datos. Este diseño aprovecha la pink de centros de datos excepcionalmente potente de Cisco, que permite una sincronización de datos sin problemas y admite la automatización basada en AI en tiempo actual con una eficiencia y escalabilidad mejorada.
• Colocación de datos inteligente y sincronización – Estratégicamente colocamos nodos de datos en múltiples centros de datos utilizando políticas de asignación de datos personalizadas para garantizar que cada centro de datos mantenga una copia única de los datos, mejorando la alta disponibilidad y la tolerancia a las fallas. Además, los discos de almacenamiento adjuntos localmente en máquinas virtuales permiten una sincronización de datos más rápida, aprovechando las robustas capacidades del centro de datos de Cisco para lograr una latencia mínima. Este enfoque optimiza tanto el rendimiento como la rentabilidad al tiempo que garantiza la resiliencia de datos para los modelos de IA y las cargas de trabajo críticas. Este enfoque ayuda a consultas más rápidas impulsadas por la IA, reduciendo las latencias de recuperación de datos para los flujos de trabajo de automatización.
• Conmutación por error automatizada y alta disponibilidad – Con un solo clúster estirado en múltiples centros de datos, la conmutación por error ocurre automáticamente debido a la tolerancia inherente al fallas del clúster. En caso de interrupciones virtuales de máquina, nodo o centro de datos, el tráfico es sin problemas Valorizado a nodos disponibles o centros de datos con mínima o ninguna intervención humana. Esto es posible posible por el capacidades de pink robustas de los centros de datos de Cisco, habilitando la sincronización de datos en Menos de 5 milisegundos para una interrupción mínima y tiempo de actividad máximo.

Resultados

Al implementar estas optimizaciones centradas en la IA, nos aseguramos de que el sistema de gestión de casos podría alimentar la automatización a escala, reducir el tiempo de resolución y mantener la resistencia y la eficiencia. Los resultados se realizaron rápidamente.

• Resolución de casos más rápida: Tiempo de resolución reducido de horas/días a solo minutos al permitir la automatización con AI en tiempo actual.
• Ahorro de costos: Eliminado grupos redundantesCostos de infraestructura de corte mientras mejora recurso utilización.
  • Reducción de costos de infraestructura: 50% de ahorro por trimestre al limitarlo a un clúster de estiramiento único, completando eliminando un clúster de respaldo separado.
  • Reducción de costos de licencia: 50% de ahorro por trimestre, ya que la licencia se requiere solo para un clúster.
• Flujos de trabajo y automatización de modelos de IA sin costuras: Proporcionó una indexación escalable y de alto rendimiento para el aprendizaje continuo de IA y las mejoras de automatización.
• Alta resistencia y tiempo de inactividad mínimo: Las fallas automatizadas aseguraron una disponibilidad del 99.99%, incluso durante el mantenimiento o las interrupciones de la pink.
• Escalabilidad lista para el futuro: Diseñado para manejar las crecientes cargas de trabajo de IA, asegurando que, a medida que las escalas de datos, la infraestructura sigue siendo eficiente y rentable.

Al repensar las estrategias tradicionales de alta disponibilidad y aprovechar la tecnología de centros de datos de vanguardia de Cisco, creamos una plataforma de gestión de casos de próxima generación, una más inteligente, más rápida y dirigida por IA.

Recursos adicionales:

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