Aletheia

Aletheia es una plataforma dirigida por eventos que ingiere alertas procedentes de Zabbix, Grafana y webhooks genéricos, las enriquece con contexto de infraestructura y las clasifica mediante modelos de lenguaje. Sobre esa clasificación aplica decisiones automatizadas —agrupación, retardo, escalado y ventanas de mantenimiento— y ejecuta acciones concretas como la creación de tickets, el envío de notificaciones o los acknowledgements. Está construida como un conjunto de 13 microservicios .NET 10 comunicados a través de Apache Kafka, multi-tenant por diseño y con recuperación aumentada por contexto (RAG) apoyada en Qdrant.

Qué hace

Convierte un flujo ruidoso de alertas en decisiones operativas y acciones automatizadas, reduciendo el trabajo manual de los equipos de guardia.

• Ingesta alertas desde Zabbix, Grafana y webhooks genéricos en un pipeline unificado.
• Enriquece cada alerta con contexto de infraestructura antes de su evaluación.
• Clasifica las alertas mediante LLMs apoyados en RAG sobre Qdrant.
• Aplica decisiones automatizadas: agrupación, retardo, escalado y ventanas de mantenimiento.
• Ejecuta acciones derivadas: tickets, notificaciones y acknowledgements (acks).
• Mantiene un grafo de inventario de la infraestructura y consulta su estado en vivo durante el análisis.
• Aísla los datos y la configuración por inquilino gracias a su diseño multi-tenant.

Arquitectura

El sistema sigue una arquitectura de microservicios dirigida por eventos, donde Kafka actúa como columna vertebral de mensajería entre los 13 servicios .NET 10.

• 13 microservicios .NET 10 desacoplados que se comunican mediante eventos sobre Apache Kafka.
• Atlas construye el grafo de inventario autenticándose contra Azure ARM, AKS o Proxmox con sus propios conectores, y expone herramientas de diagnóstico en tiempo real que el bucle agéntico de análisis consulta para afinar la clasificación y la causa raíz, sin duplicar configuración de acceso por herramienta.
• AI Gateway multi-proveedor con soporte para Azure OpenAI, OpenAI y Ollama.
• RAG sobre Qdrant como almacén vectorial para el contexto de clasificación.
• Gateway de entrada basado en YARP para el enrutamiento de peticiones.
• Centro de mando en Next.js sobre un BFF propio, con actualizaciones en tiempo real vía SignalR.
• Vista inmersiva de realidad mixta sobre WebXR para Quest 3: passthrough en AR, el grafo de Atlas en 3D y el panel de alertas en vivo.
• Modelo multi-tenant aplicado de forma transversal a toda la plataforma.

Stack

Desarrollada en C# sobre .NET 10, combina Apache Kafka para la mensajería de eventos, Qdrant como base vectorial para RAG, un AI Gateway multi-proveedor (Azure OpenAI / OpenAI / Ollama) y un gateway YARP. El frontend es un centro de mando en Next.js con TypeScript, React Three Fiber para la visualización tridimensional y SignalR para el tiempo real.