Propuesta de optimización y automatización para la gestión de incidencias de backup en azure mediante un modelo basado en AIOps

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dc.contributor.advisorVillareal, Martha Isabel
dc.contributor.advisorRangel, Jhon Alejandro
dc.contributor.authorBautista Montanez, Harold Jahir
dc.contributor.corporatenameUniversidad Santo Tomás
dc.contributor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-5134-1030
dc.date.accessioned2026-10-09T12:45:27Z
dc.date.available2026-10-09T12:45:27Z
dc.date.issued2026-10-08
dc.descriptionEste trabajo propone una solución para optimizar la gestión de incidencias en los procesos de respaldo (backup) de Microsoft Azure mediante el uso de tecnologías AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones de TI). Se identifican problemas asociados a la alta generación de alertas y reportes de fallos, los cuales afectan la eficiencia operativa y aumentan los riesgos para la continuidad del negocio. Como solución, se plantea la implementación de una plataforma capaz de automatizar la detección, correlación y resolución de incidencias, reduciendo los tiempos de respuesta, mejorando la confiabilidad de los respaldos y optimizando los recursos del área de TI. Además, se consideran aspectos técnicos, operativos y legales necesarios para su implementación.
dc.description.abstractThis project proposes an optimization and automation model for managing Microsoft Azure backup incidents using AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations). The study identifies operational challenges caused by a high volume of backup failure notifications and analyzes their impact on efficiency and business continuity. The proposed solution focuses on automating incident detection, correlation, and resolution, reducing response times, improving backup reliability, and enhancing IT service management processes. The project also considers technical, operational, and legal aspects required for implementation.
dc.description.degreelevelEspecializaciónspa
dc.description.degreenameEspecialista en Gestión de Servicios de Tecnologías de la Informaciónspa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.citationBautista Montanez, H. J. (2025). Propuesta de optimización y automatización para la gestión de incidencias de backup en Azure mediante un modelo basado en AIOps [TRabajo de Especialización, Universidad Santo Tomás]. Repositorio Institucional.
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Santo Tomásspa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásspa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.usta.edu.cospa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11634/74505
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Santo Tomásspa
dc.publisher.branchCRAI-USTA Bogotá
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeniería de Telecomunicacionesspa
dc.publisher.programEspecialización Gestión de Servicios de Tecnologías de la Informaciónspa
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dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 2.5 Colombiaen
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.localAbierto (Texto Completo)spa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
dc.subject.keywordIT Service Management
dc.subject.keywordAIOps
dc.subject.keywordAzure Backup
dc.subject.keywordAutomation
dc.subject.keywordProactive Monitoring
dc.subject.keywordITSM
dc.subject.keywordService Level Agreement (SLA)
dc.subject.lembGestión de servicios de tecnologías de la información
dc.subject.lembComputación en la nube
dc.subject.lembAutomatización de procesos
dc.subject.proposalGestión de Servicios de TI
dc.subject.proposalAIOps
dc.subject.proposalAzure Backup
dc.subject.proposalAutomatización
dc.subject.proposalMonitoreo Proactivo
dc.subject.proposalITSM
dc.subject.proposalSLA
dc.titlePropuesta de optimización y automatización para la gestión de incidencias de backup en azure mediante un modelo basado en AIOps
dc.typeother
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
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dc.type.localTrabajo de gradospa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion

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