Cornerstone OnDemand reduz tempo de diagnóstico de banco de dados em 78%

A empresa Cornerstone OnDemand, líder global em soluções de prontidão de força de trabalho, conseguiu reduzir o tempo de diagnóstico de banco de dados em 78% com a ajuda de uma solução de inteligência artificial chamada Orion AI. Essa redução foi alcançada em apenas seis meses, graças à implementação de um sistema multiagente que transforma as operações de banco de dados de reativas em proativas e auto-orquestradas.

Antes da implementação da Orion AI, a equipe de DataOps da Cornerstone gastava até 45 minutos por incidente de banco de dados, manualmente consultando vistas do sistema e cruzando logs antes de passar para as equipes responsáveis. Com a Orion AI, o tempo de diagnóstico foi reduzido para apenas 10 minutos, o que representa uma economia de tempo significativa.

A Orion AI é um sistema multiagente que utiliza a plataforma Amazon Bedrock e o framework de orquestração de agentes Strands Agents para coordenar agentes especializados. Esses agentes cobrem áreas como monitoramento de infraestrutura, diagnóstico de banco de dados, operações de ciclo de vida de banco de dados, análise de clientes e suporte baseado em conhecimento.

A equipe de desenvolvimento da Orion AI seguiu dois princípios fundamentais: privacidade de dados usando controles da AWS e integração profunda com ferramentas operacionais existentes. A Amazon Bedrock forneceu acesso gerenciado a modelos de base, e o Strands Agents forneceu a camada de orquestração.

A implementação da Orion AI resultou em melhorias significativas na velocidade e precisão do diagnóstico, além de liberar a equipe de coordenação manual. Além disso, a solução automática removeu o atraso de 15 minutos na comunicação entre as equipes de SRE e Data, substituindo verificações manuais periódicas por visibilidade contínua entre sistemas.

A Orion AI também reduziu os alertas redundantes em uma média de 65% por meio da deduplicação, filtragem de limiares e correlação de sinais cruzados. Isso significa que, para cada 10 alertas gerados anteriormente, apenas 3-4 agora alcançam os engenheiros.

As decisões de design que moldaram a Orion AI podem ser aplicadas a outros projetos de multiagentes. A solução é implantada como serviços contêinerizados no Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS), e os usuários interagem por meio de uma aplicação web que encaminha cada solicitação para o agente apropriado.

A arquitetura da Orion AI expressa sua topologia com um conjunto de primitivas do Strands Agents. A classe Agente é o bloco de construção para agentes especializados e o meta-orquestrador. Cada agente tem ferramentas que são funções Python comuns marcadas com o decorador @tool.

A Orion AI usa roteamento por palavra-chave com fallback de busca semântica. Aproximadamente 80% das consultas são resolvidas por meio de um caminho rápido de palavra-chave na memória em menos de um milissegundo. Quando as palavras-chave são insuficientes para determinar a intenção, o sistema recorre à busca semântica alimentada pelo Amazon Titan Text Embeddings V2 para rotear por significado.

Em resumo, a implementação da Orion AI pela Cornerstone OnDemand demonstra o potencial da inteligência artificial para transformar as operações de banco de dados, tornando-as mais eficientes e proativas. A redução de 78% no tempo de diagnóstico é um exemplo concreto dos benefícios que podem ser alcançados com a adoção de soluções de IA.