Tesis de grado y de máster
Contribuye al avance de la Versio.io Platform con los resultados de tu tesis de grado
o máster.
En Versio.io, abordamos la complejidad de las tecnologías de la información en las
empresas mediante la inteligencia artificial y la automatización. Para tu proyecto
de fin de grado o de máster, te ofrecemos un entorno de gran impacto en el que la
investigación se une a la realidad industrial. Aprovechando nuestra infraestructura
y la orientación de nuestros expertos, lograrás tender un puente entre el rigor académico
y la innovación. ¿Estás listo para sumergirte de lleno en el gemelo digital?
La CMDB de Agentic: integración de IA a través del Protocolo de Contexto de Modelos
(MCP) y la interfaz de línea de comandos (CLI)
Los protocolos emergentes como MCP permiten a los agentes de IA interactuar directamente
con los sistemas técnicos. El objetivo de esta tesis es crear un puente funcional
basado en una interfaz de línea de comandos (CLI) que permita a los agentes de IA
consultar y validar el inventario de Versio.io en tiempo real.
- Investigación sobre el Protocolo de Contexto Modelo (MCP) para el intercambio estandarizado
de datos con agentes de IA
- Desarrollo de una herramienta de línea de comandos para conectar los entornos de desarrollo
locales con la API de Versio.io
- Creación de un prototipo de asistente de IA que utiliza MCP para interactuar con el
inventario de TI
Derivación automatizada de normas de cumplimiento normativo mediante inteligencia
artificial
Los marcos normativos modernos, como NIS2 o DORA, plantean importantes retos para
su implementación manual. Esta tesis analiza cómo se puede utilizar la inteligencia
artificial para traducir automáticamente requisitos legales complejos en normas técnicas
aplicables dentro de Versio.io.
- Análisis de los requisitos normativos (NIS2, DORA, BAIT) y su correspondencia con
los indicadores técnicos
- Desarrollo de un concepto basado en inteligencia artificial (LLM/RAG) para derivar
normas de refuerzo a partir de documentos formales
- Implementación de un prototipo para automatizar las actualizaciones de reglas en el
motor de gobernanza de Versio.io
Gestión de licencias de software basada en datos y en el inventario de Versio.io
La precisión del cumplimiento de las licencias de software depende directamente de
la calidad de los datos de detección subyacentes. Esta tesis analiza cómo el inventario
detallado y en tiempo real recopilado por Versio.io puede transformarse sistemáticamente
en un sistema automatizado de gestión de licencias para salvar la brecha entre las
instalaciones reales y los derechos contractuales.
- Asignación de los atributos de CI y las clases de inventario de IOS a métricas de
licencia específicas (por ejemplo, núcleos de CPU, rutas de instalación, licencias
SaaS)
- Desarrollo de una lógica de conciliación automatizada que compara el estado actual
del inventario con un repositorio de derechos de licencia
- Creación de un panel de control basado en datos para identificar el stock sin vender
y las posibilidades de optimización a partir de las tendencias históricas de inventario
Optimizar el valor operativo de los inventarios de Kubernetes y Containers
El mero descubrimiento de containers ya no es suficiente para las TI empresariales
modernas. En este artículo se analiza cómo enriquecer los datos de Kubernetes con
contexto empresarial, métricas de seguridad y transparencia de costes para ofrecer
un mayor valor a las partes interesadas.
- Análisis de las dependencias entre los microservicios y su infraestructura subyacente
en Versio.io
- Incorporación de aspectos relacionados con la seguridad y los costes en el proceso
de inventario de contenedores
- Diseño de escenarios de supervisión automatizada de cambios para entornos dinámicos
nativos de la nube
CMDB basada en IA: mejora del procesamiento de datos de inventario y de la información
en Versio.io
Una base de datos de gestión de configuraciones (CMDB) moderna contiene enormes cantidades
de datos complejos y de rápida evolución que pueden resultar abrumadores para un análisis
manual. Esta tesis se centra en integrar capacidades de inteligencia artificial directamente
en la Versio.io Platform para automatizar el procesamiento de datos, detectar patrones
ocultos y transformar los registros de inventario sin procesar en información útil
e inteligente.
- Desarrollo de métodos basados en inteligencia artificial para la clasificación, normalización
y detección de anomalías automatizadas de datos dentro del conjunto de datos de Versio.io
- Diseño de una capa de inteligencia artificial integrada para identificar relaciones
complejas y predecir patrones de impacto en las distintas capas de la infraestructura
- Creación de un prototipo de interfaz de lenguaje natural (NLI) que permita realizar
consultas y análisis intuitivos y conversacionales del gemelo digital directamente
desde la plataforma
Análisis automatizado del entorno informático e integración en los flujos de trabajo
de inventario
La visibilidad total es la base de toda base de datos de gestión de configuraciones
(CMDB), pero los entornos híbridos dificultan el análisis. Este tema se centra en
el diseño de flujos de trabajo inteligentes y automatizados para eliminar los puntos
ciegos y garantizar la máxima calidad de los datos.
- Análisis de los métodos de escaneo e identificación de «puntos ciegos» en las infraestructuras
híbridas
- Diseño de un marco de orquestación flexible para la gestión de tareas de inventario
y desencadenantes
- Desarrollo de mecanismos automatizados de limpieza de datos y control de calidad
Inventario y visualización de la topología de redes multicapa
Las redes modernas se componen de múltiples capas, desde el hardware físico hasta
las superposiciones virtuales. Esta tesis desarrolla un concepto para unificar estos
niveles en un único plan de red dinámico dentro del ecosistema de Versio.io.
- Modelado de componentes de red en las capas física, lógica y virtual en Versio.io
- Desarrollo de una lógica para la generación automatizada de diagramas de red dinámicos
a partir de datos de escaneo
- Diseño de un análisis de impacto automatizado basado en la topología de red detectada
Integración bidireccional entre Versio.io y ServiceNow
Muchas empresas utilizan ServiceNow para la gestión de servicios de TI (ITSM), pero
necesitan la visibilidad detallada que ofrece Versio.io. Este estudio se centra en
el diseño y la implementación de una sincronización bidireccional para garantizar
la coherencia de los datos en ambas plataformas.
- Armonización y correspondencia de las clases de elementos de configuración (CI) entre
ambos sistemas
- Desarrollo de una lógica de sincronización robusta para la propiedad de los datos
y la resolución de conflictos
- Creación de un prototipo de un caso de uso en el que las alertas de cumplimiento de
Versio.io activan incidencias en ServiceNow
Cómo puede ponerse en contacto con nosotros
Estaremos encantados de recibir tu solicitud, junto con tu currículum, tus certificados
y las referencias de tus proyectos anteriores.
Si tienes alguna pregunta, Matthias Scholze estará encantado de atenderte: +49 (30)
22 19 86 51 o matthias.scholze@versio.io.
