Cuando tu red falla, encontrar la causa raíz suele tomar horas de investigaciones, revisando alarmas correlacionadas que a menudo llevan a síntomas en lugar del problema real. Los sistemas de análisis de causa raíz (RCA) suelen estar construidos sobre reglas codificadas, umbrales estáticos y patrones predefinidos que funcionan bien hasta que no lo hacen. Ya sea que estés depurando interrupciones a nivel de red o degradaciones a nivel de servicio, esos conjuntos de reglas rígidos no pueden adaptarse a fallos en cascada y dependencias complejas. En este post, te mostramos nuestra arquitectura de solución de AWS que cuenta con un gemelo digital de red utilizando grafos y Agentic AI. También compartimos cuatro patrones de diseño de libro de ejecución para RCA basada en grafos y Agentic AI en AWS. Finalmente, mostramos cómo DOCOMO proporciona una validación real en sus redes comerciales de nuestro primer patrón de diseño de libro de ejecución, mostrando una mejora drástica en el tiempo medio de detección de fallos (MTTD) con 15 segundos para la isolación de fallos en redes de transporte y acceso radio.