En el dinámico y competitivo entorno de la Fórmula 1, donde cada fracción de segundo es crucial, la eficiencia operativa se ha convertido en un pilar esencial para lograr el éxito. Los ingenieros de tecnologías de la información (TI) de la Fórmula 1 se enfrentan a numerosos desafíos durante las carreras, entre ellos, la degradación de redes que puede afectar su sistema de API. Esta situación impacta de manera directa en servicios secundarios como F1 TV, que ofrece cobertura en vivo y bajo demanda de todas las carreras, además de datos de telemetría en tiempo real. Identificar y prevenir estas fallas implica un gran esfuerzo y considerable tiempo, ya que el proceso de investigación y resolución puede extenderse hasta tres semanas debido a la programación apretada de los eventos y las restricciones en cambios de configuración.
Frente a estos desafíos, Lee Wright, jefe de Operaciones de TI de F1, mencionó que previamente el equipo experimentaba problemas persistentes con su sistema de API web, el cual se volvía lento e inconsistente. Esto exigía aproximadamente 15 días completos de trabajo por parte de los ingenieros para abordar estas inconsistencias. Para responder a esta problemática, la Fórmula 1 estableció una alianza con Amazon Web Services (AWS) para desarrollar una solución basada en inteligencia artificial, utilizando Amazon Bedrock. Este esfuerzo conjunto dio lugar a la creación de un asistente de análisis de causa raíz (RCA, por sus siglas en inglés) diseñado para facilitar la rápida y eficiente resolución de problemas por parte de ingenieros de operaciones, desarrolladores de software y equipos de redes.
El asistente RCA permite a los usuarios realizar preguntas en lenguaje natural mientras el sistema ejecuta tareas de resolución de problemas de manera automática. Gracias a su capacidad de conectarse a diversas bases de datos y herramientas, facilita la monitorización en tiempo real del estado de salud del sistema sin necesidad de conocimientos específicos del dominio. Esto empodera a ingenieros de diversos niveles de experiencia a manejar problemas con mayor efectividad.
Con la incorporación de esta herramienta, el equipo ha logrado reducir drásticamente el tiempo necesario para identificar y solucionar problemas, pasando de 15 días a solo tres, incluyendo los procesos de despliegue y pruebas. Además, la solución ha conseguido disminuir el tiempo total de resolución en un 86%, permitiendo a los equipos concentrarse en otras tareas prioritarias, como el desarrollo de nuevos productos para enriquecer la experiencia de los espectadores.
F1 y el equipo de AWS realizaron un prototipo de cinco semanas que demostró la eficacia de este proceso automatizado. Para ello, se centralizaron los registros de datos en bruto en un bucket de Amazon S3 y se desarrollaron pipelines de transformación de datos usando AWS Glue y Apache Spark, facilitando así la integración de datos de múltiples fuentes.
La implementación consideró aspectos cruciales de seguridad de datos, aplicando políticas de control que limitan el acceso a sistemas y datos conforme al principio de menor privilegio. La interfaz de usuario del asistente de chat fue creada con el marco de trabajo Streamlit, lo que permite a los usuarios interactuar de manera intuitiva y eficaz con el sistema. De esta forma, los ingenieros pueden consultar rápidamente registros de sistema y conectividad en un entorno en vivo, respondiendo de forma ágil ante problemas críticos.
En resumen, la colaboración entre la Fórmula 1 y AWS ha dado lugar al desarrollo de un asistente de análisis de causa raíz que no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también ofrece un enfoque innovador para abordar problemas recurrentes durante las carreras. Esta tecnología está transformando el modo en que se gestionan las operaciones en el mundo del automovilismo, sentando un precedente para el uso de inteligencias artificiales en el deporte.
