あらゆるライセンスモデルを最適化するための課題および推奨手順ソフトウェア

[0:00] Noemí: Buen día a todos, bienvenidos. El día de hoy tendremos el webinar Desafíos y Mejores Prácticas para Optimizar Cualquier Modelo de Licenciamiento de Software. Mi nombre es Noemí Morales, su anfitriona el día de hoy. En breve nuestro presentador Alfonso Villanueva estará uniéndosenos. Antes de comenzar permítame recordarles que las preguntas son bienvenidas a través de la plataforma en la que se registraron, GoToMeeting, y nuestro webinar también es transmitido por LinkedIn y Facebook por lo que pueden hacer sus preguntas en la sección de comentarios de estas plataformas. También nos pueden enviar sus preguntas referentes al producto o información de Open iT vía correo electrónico a experts@openit.com y estaremos dispuestos a responderlas durante nuestra sección de preguntas y respuestas. Si no tuviéramos la oportunidad o tiempo de responder nos pondremos en contacto directamente vía correo electrónico o mensaje privado de LinkedIn.

[1:04] Nuestro presentador Alfonso Villanueva cuenta con una amplia experiencia en preventa e implementación de soluciones de software, licenciamiento, administración de sistemas y desarrollo web. Obtuvo su título de ingeniero en sistemas electrónicos del Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, lo que lo ha equipado para su carrera de consultoría de TI. Alfonso forma parte de nuestro equipo de TPI, por lo cual apoya a los clientes en soporte y creación de reportes e igualmente colabora con el equipo de ventas como experto técnico para brindar la mejor solución a nuestros clientes. Por favor recibamos con un gran aplauso a nuestro ingeniero en preventa en Open iT Latinoamérica, Alfonso Villanueva.

[1:55] Alfonso: Hola, bienvenidos. Gracias por compartir su tiempo con nosotros. En esta ocasión veremos el proceso de optimización de software, la solución que ofrece Open iT, también algunas de las mejores prácticas en la optimización de Autodesk, y al final estaremos platicando acerca de un caso de éxito de nuestra compañía.

[2:18] Hoy en día las empresas tienen grandes inversiones en recursos de software que les permite ser más productivos en su trabajo. Sin embargo es difícil gestionar ese presupuesto sin la información detallada del uso de sus recursos. Las empresas se cuestionan acerca de cómo identificar qué aplicaciones tiene la compañía, si mis usuarios tienen las versiones soportadas por el fabricante, o si necesitarán capacitación para ser más eficientes. En caso de haber una fusión o adquisición, ¿cómo puedo saber cuántos usuarios voy a tener, cuántas licencias necesitaré? En fin, son muchas preguntas y es un proceso largo y complicado.

[3:00] ¿Deberíamos de optimizar? Sí. A todo esto si agregamos la complejidad de los modelos de licencias que hay, como por ejemplo licencias concurrentes, licencias de suscripciones en la nube, o licencias por tokens, es difícil encontrar el balance entre el número de licencias, los acuerdos, los tipos de usuarios, los diferentes fabricantes. En fin, puede ser un gran reto para cualquier organización. Debemos conocer bien todo esto y también conocer los cambios actuales como por ejemplo migrar a la nube nuestras aplicaciones, por esas razones debemos optimizar.

[3:50] Pero ¿qué es optimizar? Por un lado es asegurarnos de proveer las aplicaciones especializadas necesarias para soportar el proceso del negocio, que tengamos solo las licencias que se usan, con las licencias necesarias. Por otro lado optimizar también es poder reducir los costos y planear presupuestos. Se requiere un proceso de optimización, esto debe ser continuo, y a través de él nos aseguramos de que la organización cumpla con las metas en base a los objetivos del negocio, conociendo los acuerdos de licencias, haciendo mediciones de uso, y así analizar todo el panorama y tomar las decisiones informadas con los reportes específicos y poder tomar puntos de acción en beneficio de la organización.

[4:39] Ahora Open iT tiene una solución precisamente dedicada a la optimización. Su nombre es LicenseAnalyzer™ y nos permite gestionar la complejidad de la licencia de ingeniería, de diseño, de simulación y más. Y ya está lista para soportar la mayoría de las licencias que ofrece el mercado. Mediante reportes históricos o en tiempo real nos permite identificar qué aplicaciones se usan, por quién, y automatizar incluso la recolección de las licencias que no estén activas en este momento. Además soportamos diferentes tipos y modelos de licenciamiento que hay en el mercado.

[5:29] ¿Cómo es que funciona la solución de Open iT? LicenseAnalyzer™ es una plataforma cliente-servidor y se divide en tres niveles. El primer nivel monitorea el uso del software, es decir dónde se usan las aplicaciones, quién las está usando y por cuánto tiempo. Al acceder a la plataforma de LicenseAnalyzer™ lo hacemos mediante un portal web de forma segura, toda nuestra información viaja encriptada. Ahí podemos ver exactamente lo que está sucediendo en tiempo real con las licencias, nuestros servidores de licencias y más información detallada. Dentro de cada servidor vemos las aplicaciones que gestionan y a los usuarios que en este momento tienen las licencias en uso. Podemos ver cuántas licencias hay, cuántas están disponibles para que otras personas puedan utilizar las herramientas, y también nos puede alertar si hay licencias que estén por expirar.

[6:40] Dentro del portal tenemos acceso a diferentes reportes, a gráficos y tableros predefinidos o que también podemos personalizar y crear nuevos. En este ejemplo tenemos un mapa de calor del uso de las licencias en un periodo de tres meses y nos muestra el total de licencias concurrentes que hubo en un día y hora en particular. Como podemos ver en este ejemplo para la aplicación de MATLAB podemos ver que los colores rojos indican la mayor cantidad de licencias concurrentes que hubo, por ejemplo el día miércoles a las dos de la tarde. También podemos determinar los horarios de uso pico que en este caso van de las diez de la mañana a las seis de la tarde. Si el comportamiento normal en mi organización es que tenga personas trabajando en estos horarios vemos que esto es algo normal, pero ahora casos en el que vemos colores naranjas y rojos en domingos o en sábados es ahí donde tenemos una oportunidad para optimizar este tipo de aplicación, saber si los usuarios realmente las están utilizando los sábados y domingos, y si no sabremos qué es un comportamiento que debemos cambiar en el personal.

[8:02] Otro reporte y uno de los favoritos de nuestros clientes es el de eficiencia de licencias de software. Con él vemos un gráfico que nos muestra el total acumulado de horas contra el número de licencias concurrentes máximo que hubo en determinado tiempo. En la parte central podemos ver que esta empresa adquirió 154 licencias, ese es el total que tienen, pero dependiendo del comportamiento de los usuarios nos dice que el máximo que se ha usado en todo este periodo es de 116. E incluso nos muestra información acerca del 99% del uso. Esto quiere decir que si reducimos el número de licencias a 101 podíamos ahorrar alrededor de $106,000 y así cubrir el 99% de la demanda. Si la prioridad definida en el proceso de optimización es reducir lo más posible podemos incluso ir al 95% de la demanda y tener solamente 92 licencias, lo que nos genera un ahorro potencial de $124,000. Este reporte es muy popular porque nos da información muy importante en el proceso de optimización.

[9:39] Por otro lado una gran ventaja de LicenseAnalyzer™ es que toda esta información que vemos en los reportes la podemos conectar en vivo con herramientas de inteligencia de negocios como puede ser Power BI, Spotfire, Tableau, y Excel. De esta forma si tenemos en la organización expertos en análisis que utilizan algunas de estas, podemos crear reportes exactamente hechos a la medida de nuestras necesidades.

[10:03] Ahora veamos el nivel 2. Podemos ver la eficiencia del uso de las licencias o del software, es decir quién está realmente usando la aplicación y también el tiempo en que la tiene inactiva. Para entender más el nivel dos veamos este reporte. En este gráfico podemos ver la eficiencia de uso de una aplicación, se muestran los diez días con mayor número de sesiones que hubo en el año. Así mismo muestra en color rojo las máximas sesiones de uso activo real, es decir el tiempo en que el usuario interactuó con la herramienta. Si vemos el detalle, para el día 12 de marzo hubo cuarenta y ocho sesiones, el día 15 de septiembre hubo 21, son los dos picos entre el máximo de sesiones y el máximo de uso real. Al calcular la relación entre estos datos nos damos cuenta que la aplicación se está utilizando con un 44% de efectividad. Entonces es otro punto que hay que tomar en cuenta para optimizar nuestro software.

[11:32] Pero ¿cómo es que el nivel dos obtiene datos de uso real? Bien, hay un agente en la estación de trabajo que monitorea la actividad de entrada y salida de CPU, del ratón, del teclado, y toda esta información se envía a LicenseAnalyzer™ para obtener reportes como el anterior o incluso ver detalles usuario por usuario. Si analizamos esta tabla nos damos cuenta que el usuario 116 ha acumulado alrededor de diez mil horas de tiempo activo y solamente tiene dos mil quinientas de inactividad. Pudiéramos decir que se trata de un usuario experto, alguien que utiliza muy bien esta herramienta. Sin embargo al analizar el usuario 97 vemos que tiempo activo tiene 12,000 horas pero tiene incluso más tiempo inactivo, 15,300 horas. Aquí podemos decir que es un usuario que utiliza esta herramienta mucho tiempo pero también la deja inactiva más tiempo. Si la aplicación se cobra por tiempo de uso imagínense el gasto excesivo que produce.

[12:53] Ahora pasemos al nivel 3. El nivel 3 del LicenseAnalyzer™ va más allá de los reportes y permite automatizar la liberación de licencias de las aplicaciones que estén inactivas. Toma información del nivel dos y a partir de las políticas que nosotros definimos podemos decir que si una aplicación lleva una hora de inactividad automáticamente se suspenda. Veamos este ejemplo: una persona está trabajando en una aplicación de diseño, mientras interactúa con ella el sistema la reconoce como activa. Si por alguna razón se separa de su lugar, quizás va a atender una reunión, va a tomarse un cafecito, el sistema reconoce que no hay interacción y la marca como inactiva. Después de un tiempo aparece ya una ventana en la estación de trabajo del usuario que le dice: tu aplicación ANSYS Mechanical lleva mucho tiempo inactiva, ¿puedes reanudar la actividad o si no será suspendida? Si el usuario no hace nada, continúa inactiva. Después de otro tiempo que también definimos nosotros, el sistema la marcará como inactiva y regresará esta licencia a su servidor de licencias para que otros usuarios puedan entonces tomar provecho de la aplicación.

[14:28] En fin, veamos cómo podemos resumir los tres niveles que acabamos de ver. Este gráfico analiza una aplicación en particular, puede ser AutoCAD, puede ser Petrel, puede ser incluso SAP. Conforme pasa el tiempo la empresa adquiría más y más licencias pero no sabían qué sucedía, si los usuarios realmente las usaban, si eran suficientes o necesitaban más. Con la ayuda de Open iT implementaron el nivel uno de la solución y pudieron ver este gráfico que representa el número de aplicaciones en ejecución, es decir las licencias que han sido tomadas de los servidores que gestionan estas mismas. Y podemos ver inmediatamente que hay una diferencia entre el total de licencias adquiridas y el máximo de uso, esta es una oportunidad para optimizar.

[15:25] Pero veamos qué pasa con el nivel dos. Si vamos más allá con el nivel dos obtenemos una mayor visibilidad, ahora vemos las sesiones de usuarios que están activas en esta línea roja y vemos que incluso es mucho mayor la diferencia entre las compradas contra las activas. De esta forma pudiéramos ahorrar mucho más. Usando el nivel tres que automáticamente regresa las licencias a su servidor, eventualmente la tendencia de uso de concurrencia bajará casi llegando al mismo nivel del uso real, y es aquí donde esta compañía tomó la decisión de reducir sus licencias de casi trescientas a 151 y esto representó un ahorro muy grande.

[16:28] Bien, pasando al siguiente tema, veamos algunas de las mejores prácticas en la optimización de Autodesk. Autodesk como saben es un software de ingeniería, de diseño y simulación muy popular en el mundo, incluye varios paquetes como AutoCAD, Revit, Inventor y otros más. Sin embargo también incluye uno de los modelos más complicados de licencia. Para Autodesk desde sus inicios ofrecía una licencia estándar o independiente que se instalaba en cada máquina de usuario. Posteriormente aparecieron las licencias concurrentes, luego Token Flex que ya es el cobro por uso mediante fichas, y actualmente está queriendo que sus usuarios cambien al modelo de Autodesk Flex. Pero aquí la pregunta es ¿realmente le conviene a mi organización hacer este cambio? Veamos algunas de las mejores prácticas.

[17:31] En primer lugar muchas organizaciones permiten que cada departamento o cada país o región haga las compras de sus licencias, esto ocasiona que tengamos diversas fechas de renovaciones con diferentes precios y es un problema poder controlar todo esto. Entonces recomendamos consolidar todos los portales de Autodesk a uno solo, que haya solamente un departamento o área que gestione la compra de las licencias. Podemos negociar con Autodesk para alinear las suscripciones y las fechas de pago y también podemos balancear los usuarios nombrados con los de suscripción de la nube de Autodesk Flex. Este es un ejemplo que veremos a continuación. Otro punto también, o mejor práctica, es conocer el comportamiento de los usuarios, quiénes son usuarios expertos, quiénes son usuarios que prácticamente no utilizan las aplicaciones, y como hemos mencionado debemos revisar esta información periódicamente para ajustar la optimización.

[18:42] Entonces ¿cómo podemos balancear los usuarios nombrados con los de suscripción Flex? Veamos este ejemplo. Es una empresa que tenía 647 usuarios de Autodesk, de los cuales 580 eran concurrentes y otros más eran licencias standalone. Querían cambiar al nuevo esquema Flex pero no sabían exactamente cuántos usuarios, cuántos tokens cambiar o comprar. Al utilizar LicenseAnalyzer™ pudimos calcular que si cambian a 647, es decir el total de los usuarios, a Flex, la inversión sería de $760,000, es la barra verde que vemos al centro. Sin embargo al balancear los usuarios de standalone con Flex vemos que la inversión sería de solo $161,000. Uno de los reportes que ayudaron a esta empresa a determinar el número de usuarios y la cantidad de tokens necesarias fue este. En las columnas izquierda podemos ver el listado de usuarios que más horas acumuladas tienen usando las herramientas de Autodesk, vemos que algunos tienen 2,800 horas, 1,700, 11,700, en fin, cada usuario que esté en esta lista tiene una cantidad importante de horas. Contraste, las columnas del lado derecho nos muestran aquellos usuarios que tienen muy pocas horas de uso, algunos 249, casi dos horas, 116,500. Esta es la gran mayoría de los usuarios.

[20:35] De ahí se determinó que la compañía necesitaba solamente 47 usuarios nombrados, o como les llaman ellos Power Users, mientras que el resto de los usuarios eran 600 y necesitarían 35,400 tokens para todo un año. Y es ahí donde viene el ahorro que mencionamos: pagando todos serían $760,000 y al balancear entre usuarios nombrados y usuarios Flex son $161,000 solamente.

[21:14] Ahora veamos el otro punto que es ¿qué tipos de usuarios tengo y cómo conocerlos? Ya hemos visto que LicenseAnalyzer™ provee diferentes reportes, ya sea a nivel de usuario, de aplicaciones. A través de estos podemos conocer muchos de los comportamientos de nuestros usuarios. Por ejemplo los usuarios coleccionistas son aquellos que toman una licencia, toman otra licencia, otra y otra, y no las devuelven, están consumiendo, en este caso pudiera ser tokens, que alguien más pudiera aprovechar. Y los usuarios campistas son aquellos que toman tal vez una licencia pero la tomaron hace cuatro meses y no la han regresado al servidor, entonces también es una oportunidad para optimizar. Los usuarios ocasionales son aquellos que entran unos minutos o poco tiempo y salen de la aplicación. El usuario pescador es aquel que llega muy temprano a la oficina y toma una, dos, tres licencias solamente en caso de que llegue a usarlas durante el día, esto hace que otros usuarios puedan tener denegaciones de uso. Los usuarios renuentes son aquellos que tienen aplicaciones en versiones anteriores que quizás ya ni estén soportadas por el fabricante, esto también puede representar un riesgo de seguridad al tener versiones que ya la compañía no debería tener. Y finalmente los usuarios intrusos, aquellos que por alguna razón siguen teniendo acceso a las aplicaciones pese a que ya no trabajan en la organización.

[23:04] Podemos definir quiénes son cada uno de ellos mediante los reportes que tenemos en LicenseAnalyzer™. Pero ¿cómo podemos manejarlo? En primer lugar podemos tener los reportes para identificarlos y a través de estos enviarles notificaciones. Si alguien tiene muchas licencias tomadas le llegará un aviso en su correo electrónico solicitándole que regrese estas licencias, igual si alguien tiene mucho tiempo con una licencia recibe una notificación mediante la cual se le solicita que la libere. Otro punto es que a través de esto podemos capacitar a nuestros usuarios para que sean más eficientes en el uso del software.

[23:49] Bien, veamos ahora uno de nuestros casos de éxito. Con este ejemplo vemos cómo la organización trae grandes beneficios de la optimización. Para esta compañía mundial que se dedica a la extracción de minerales, tiene oficinas y sitios en varias partes del mundo, reconocían que sus aplicaciones especializadas representaban un gran gasto en software, no conocían qué tenían, quién las usaba, y tenían más de mil usuarios. Entonces para optimizar sus recursos de software implementaron el nivel uno de LicenseAnalyzer™. Uno de los reportes que más le sirvió a esta empresa fue identificar el inventario de aplicaciones, la cantidad de licencias que tenían y las que se usaban.

[24:42] En este reporte podemos ver en la primer columna las aplicaciones de ingeniería que tenían, en la siguiente columna vemos la cantidad de licencias disponibles, el máximo que se ha utilizado durante todo el tiempo histórico de los reportes, y también calculamos las licencias que están sin usar. Entonces de entrada vemos que para MATLAB la empresa tenía 320 licencias compradas pero solamente habían usado 40 en este periodo de casi dos años, es decir 280 licencias no estaban en uso. También para Blue Marvel tenían 37 licencias, el máximo de uso de veinte y tenían 17 sin usar, y así mismo podían ver aplicaciones que tenían cero uso, es decir las estaban pagando pero nadie las utilizaba.

[25:50] Si esto lo traducimos a números con un costo aproximado por licencia podemos agregar la información a nuestro reporte y ahora vemos el costo aproximado por licencia y el ahorro potencial que la compañía podía tener al dejar de pagar estas licencias que no estaban en uso. Y al final vieron que el ahorro potencial total era de $463,000, una gran cantidad que pudiera aprovecharse para otros recursos o destinarse a otros departamentos. En fin, los resultados obtenidos al usar LicenseAnalyzer™ fue que podían tener un ahorro potencial de casi 60% de todo el gasto en software especializado.

[26:55] Bien, ahora para concluir, la solución de Open iT permite a las organizaciones enfrentar los retos de los que hemos hablado hoy. Ofrece un monitor empresarial de recursos de software en tiempo real e histórico, ayuda a las organizaciones a simplificar la asignación del gasto para cada centro de costos, optimiza el uso de licencias y la productividad de los usuarios, nos da información detallada para poder negociar con los fabricantes de software, y finalmente da visibilidad respecto a los diversos tipos de software, las variaciones en el número de usuarios y el software que se usa y aquel que no. La solución de Open iT da a las organizaciones visibilidad de todo el panorama de nuestros licenciamientos, así como informes de uso. En cuanto a la optimización, la información adecuada con reportes especializados históricos y de tiempo real ayuda a tomar decisiones informadas para generar menores costos y también ser más eficientes en el uso del software. El equipo de Open iT está con el cliente desde el inicio del proceso de optimización, durante la implementación, la configuración, asesorías en los reportes y tableros, en las negociaciones con el fabricante, y además ofrecemos soporte técnico especializado durante todo el año en diferentes zonas horarias alrededor del mundo. Nuestro objetivo es que las empresas tengan la mayor satisfacción y un gran retorno de inversión. Muchas gracias.

[28:50] Noemí: Gracias Alfonso por esta gran presentación. Hemos recibido algunas preguntas por medio de nuestro correo experts@openit.com por parte de nuestros participantes. Debido al tiempo solo tenemos la oportunidad de responder una de ellas y las demás serán respondidas directamente. En el nivel dos ¿qué pasa si una persona solo minimiza la aplicación técnica y sigue trabajando en su PC en otra herramienta?

[29:17] Alfonso: Excelente pregunta. El nivel dos como platicábamos mide las estadísticas de teclado, ratón, CPU, pero lo hace por cada proceso que esté corriendo la estación de trabajo del usuario. Si está trabajando en ANSYS Mechanical, como uno de los ejemplos que veíamos antes, la minimiza y se pone a trabajar en otra herramienta, en Excel, PowerPoint, checando sus correos, LicenseAnalyzer™ reconoce incluso que aunque hay actividad de mouse no corresponde a la aplicación técnica, entonces empieza a correr el tiempo de inactividad. Hace la diferencia entre una y otra. ¿Quedó claro?

[30:02] Noemí: Quedó ahí, quedó claro. Bueno, muchas gracias a todos por las preguntas que hemos recibido y con esto concluimos nuestro webinar. Gracias Alfonso y a todos nuestros participantes. Si tienen alguna pregunta específica para nuestro presentador por favor siéntanse libres de enviarlas a su correo electrónico a avillanueva@openit.com. Por favor visite nuestro website openit.com para agendar una demo y aprender más sobre nuestra solución. Si tienen alguna pregunta, comentario o solicitud sobre este webinar en específico nos pueden contactar enviando su correo electrónico a webinars@openit.com. Estaremos encantados de apoyarles en el camino de su optimización. Manténganse actualizados y síganos en nuestras redes sociales. Gracias por participar, mi nombre es Noemí Morales y fue un gusto ser su anfitriona.

[31:06] Alfonso: Gracias Noemí. Gracias a todos.