في عالمنا الرقمي، تُعتبر العمليات الموثوقة للأنظمة البرمجية والخدمات الأساسية ضرورية لنجاح الأعمال. ففترات التوقف أو مشكلات الأداء يمكن أن تؤدي إلى نتائج سلبية متنوعة، مثل فقدان الإيرادات عندما يتحول العملاء المحتملون إلى المنافسين، وتقليل إنتاجية الموظفين عندما يعجزون عن الالتزام بالمواعيد النهائية.
بالنسبة لمهندسي موثوقية المواقع (SREs) والمهنيين في مجال DevOps، يمكن أن تبدو مهمة الحفاظ على المواقع والتطبيقات الحيوية كمعركة مستمرة. ولكن هناك أخبار جيدة: فقد أصبح الذكاء الاصطناعي التوليدي متاحًا لتعزيز طرق الرصد التقليدية، مما يسرع من حل تحديات الموثوقية والأمان والسرعة.
مزايا الذكاء الاصطناعي
تقليديًا، كانت مراقبة الأنظمة تعتمد على تحديد الإشارات وسط الضجيج وتشخيص المشكلات المجهولة لتسريع العلاج. يقوم الذكاء الاصطناعي التوليدي بتبسيط هذه العملية، مما يمكّن فرق SREs وDevOps من الاستجابة للحوادث بسرعة وثقة أكبر.
تخيل مهندسًا جديدًا يتم استدعاؤه ليلاً عن عدم انتظام في نظام لا يفهمه بالكامل. إذا تم إبلاغه بذلك، يمكنه الحديث مع مساعد ذكاء اصطناعي لجمع المعلومات الضرورية بسرعة. من خلال طرح أسئلة مثل "ما الهدف من هذا النظام؟" أو "ما الأنظمة الأخرى المتصلة به؟"، يحصل المهندس على معلومات قيمة خلال ثوانٍ، بفضل نموذج اللغة الكبير الذي يدعم الذكاء الاصطناعي التوليدي.
ما يثير الإعجاب هو أن المهندس يتفاعل مع النموذج باستخدام لغة طبيعية؛ فلا حاجة لفهم لغات استعلام معقدة. تتيح له هذه الطريقة التفاعلية الوصول بسرعة للمعلومات اللازمة لحل المشكلات بفعالية.
تمكين المعرفة الجماعية
لا يقتصر الذكاء الاصطناعي التوليدي على الاستجابة للاستفسارات فحسب، بل يمكنه أيضًا تلخيص السياق ذي الصلة بشكل استباقي للمهندسين. على سبيل المثال، يمكن لمهندس أن يتلقى ملخصًا شاملًا للمشكلة في قناة Slack الخاصة به قبل أن يُستيقظ من قبل تنبيه. يتضمن ذلك جميع الإجراءات المتخذة والأطراف المعنية، مما يمكّن من الاستجابة الفورية بدلاً من إضاعة الوقت في التحديث.
من خلال توفير لمحة عن الطريقة المتبعة في الحوادث السابقة المماثلة، يمكّن نموذج اللغة الكبير المهندس من تنفيذ تلك الطريقة بنفسه أو إعطاء التعليمات للنموذج لفعل ذلك. وهذا يقلل كثيرًا من التخمين ويحل المشاكل المحتملة بفعالية، بغض النظر عن مستوى خبرة المهندس.
تقوم شركات مثل T-Mobile Netherlands بالفعل بالاستفادة من هذه الوظائف، مستفيدة من التكنولوجيا المدعومة بالذكاء الاصطناعي لدعم عمليات الشبكة، مما يضمن تحسين موثوقية الشبكة وسرعة حل المشكلات.
نظرة مستقبلية
حاليًا، يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي كمساعد يقدم سياقًا ودعمًا، لكن من المتوقع أن يتطور هذا الدور. في المستقبل القريب، قد يقوم الذكاء الاصطناعي التوليدي بأتمتة العديد من الاستجابات نيابة عن المهندسين. إذا تم التعرف على نمط تنبيه معين بشكل متكرر، يمكن أن يقوم الوكيل الذكي تلقائيًا بتنفيذ الطريقة المناسبة وتأكيد الإجراءات المتخذة.
علاوة على ذلك، سيسمح دمج بيانات الرصد مع أنظمة مؤسسية أخرى—مثل ERP والأمان—للمهندسين بطرح استفسارات أكثر تعقيدًا وحيوية للأعمال. قد ينتقلون من الاستفسار عن التنبيهات السابقة إلى فهم تأثير الإيرادات للحوادث المماثلة أو الآثار التشغيلية على سلسلة التوريد.
أداة تحولية
بينما كان لدى المهنيين في مجال الرصد دائمًا أدوات قوية تحت تصرفهم، يقدم الذكاء الاصطناعي التوليدي أسلوبًا مبتكرًا لتعزيز سير العمل الخاص بهم. والأهم من ذلك، أنه لا يحل محل مهندسي SREs أو محترفي DevOps؛ بل يخفف العبء الروتيني عن أدوارهم، مما يتيح لهم التركيز على حل المشكلات المعقدة.
من خلال تسهيل الوصول إلى المعلومات ذات الصلة، وتعزيز الرؤى، وتسريع عملية اتخاذ القرارات، تشكل دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي مع بيانات الرصد اختراقًا كبيرًا—حقًا مغيرًا للعبة.
قائمة الترتيب
