Как наблюдаемость в сочетании с генеративным ИИ революционизирует производительность и аналитические данные

В нашем цифровом мире надежная работа ключевых программных систем и услуг имеет решающее значение для успеха бизнеса. Простой или проблемы с производительностью могут привести к негативным последствиям, включая потерю доходов, когда потенциальные клиенты обращаются к конкурентам, и снижение продуктивности сотрудников, когда они не могут соблюсти сроки.

Для инженеров по надежности сайтов (SRE) и специалистов DevOps поддержание критически важных веб-сайтов и приложений может ощущаться как постоянная борьба. Однако есть обнадеживающая новость: генеративный ИИ здесь, чтобы улучшить традиционные методы наблюдаемости, ускоряя решение задач надежности, безопасности и скорости.

Преимущества ИИ

Традиционно мониторинг и наблюдаемость сводились к выявлению сигналов на фоне шума и диагностике неизвестных проблем для быстрого устранения. Генеративный ИИ упрощает этот процесс, позволяя SRE и командам DevOps быстрее и увереннее реагировать на инциденты.

Представьте себе нового дежурного инженера, который не имеет глубоких знаний о системах организации. Если его разбудят ночью из-за аномалии в системе, которую он не до конца понимает, он может обратиться к ИИ-помощнику для быстрого получения необходимой информации. Задавая вопросы, например, "Какова цель этой системы?" или "С какими другими системами она связана?", инженер получает ценную информацию за считанные секунды благодаря мощной языковой модели (LLM), на базе которой работает генеративный ИИ.

Особенно впечатляюще то, что инженер взаимодействует с LLM на естественном языке; нет необходимости осваивать сложные языковые запросы. Этот разговорный подход позволяет быстро получить информацию, необходимую для эффективного устранения неполадок.

Расширение коллективного знания

Генеративный ИИ не только отвечает на запросы, но и может проактивно подводить итоги важного контекста для SRE. Например, инженер может получить полное резюме проблемы в своем канале Slack до того, как его разбудит сигнал тревоги. Это включает все предпринятые действия и задействованные стороны, что позволяет немедленно быть готовым к ответу, не теряя ценное время на восстановление.

Предоставляя краткий обзор сценария, использованного в аналогичных прошлых инцидентах, LLM позволяет инженеру либо самостоятельно его выполнить, либо просто поручить LLM сделать это. Это устраняет много догадок и эффективно решает потенциальные проблемы, независимо от уровня опыта инженера.

Компании, такие как T-Mobile Netherlands, уже используют эту функциональность, применяя технологии ИИ для поддержки своих сетевых операций и обеспечения повышенной надежности сети, а также быстрой реакции на проблемы.

Взгляд в будущее

В настоящее время генеративный ИИ выступает в роли помощника, предлагающего контекст и поддержку, но его роль будет развиваться. В ближайшем будущем генеративный ИИ сможет автоматизировать множество ответов от имени инженеров. Если ИИ-агент неоднократно распознает определенный шаблон тревоги, он сможет автономно выполнять соответствующий сценарий и подтверждать принятые меры.

Кроме того, сочетание данных наблюдаемости с другими корпоративными системами—такими как ERP и безопасность—позволит инженерам задавать более сложные, критически важные для бизнеса вопросы. Они могут перейти от запросов о прошлых тревогах к пониманию воздействия подобных инцидентов на доходы или оперативным последствиям для цепочки поставок.

Трансформационный инструмент

Хотя у специалистов по наблюдаемости всегда были мощные инструменты в распоряжении, генеративный ИИ вводит новый метод для улучшения их рабочих процессов. Важно отметить, что он не заменяет SRE или специалистов DevOps; он снимает рутинную нагрузку с их ролей, позволяя сосредоточиться на решении более сложных проблем.

Обеспечивая доступ к важной информации, улучшая аналитические возможности и ускоряя принятие решений, интеграция генеративного ИИ с данными наблюдаемости является значительным прорывом—действительно, это изменит правила игры.