Logz.io использует ИИ для выдачи рекомендаций по реагированию на инциденты

//Автор: Майк Визард, 1 июня 2023 г.

На этой неделе компания Logz.io добавила в свою платформу наблюдения возможность контролируемого машинного обучения, которая сокращает среднее время устранения неполадок за счет предоставления рекомендаций по устранению инцидентов.

Асаф Игаль, вице-президент по продукту Logz.io, сказал, что функция «Рекомендации по оповещению», добавленная к платформе Logz.io Open360, использует искусственный интеллект (ИИ) для моделирования шагов, которые команда DevOps должна выполнить для разрешения инцидента.

Цель состоит в том, чтобы сократить время, необходимое для разрешения инцидентов, в то время, когда ИТ-среда становится все более сложной, добавил он.

Фактически, недавний опрос Logz.io показал, что 75% респондентов заявили, что в настоящее время им требуется несколько часов для решения производственных проблем, и только 14% удовлетворены своим текущим средним временем решения (MTTR). В общей сложности 41% опрошенных назвали мониторинг и наблюдаемость сред Kubernetes основной задачей.

Alert Assessment — это последняя инвестиция в ИИ, сделанная Logz.io. Ранее Logz.io интегрировал платформу генеративного искусственного интеллекта (ИИ) ChatGPT для поиска ссылок на соответствующую информацию и передовые методы решения ИТ-проблем.

В целом инструменты искусственного интеллекта должны позволять управлять ИТ на таком уровне масштаба, который устраняет многие низкоуровневые задачи по обработке данных и аналитике, которые ранее требовали ручных усилий со стороны инженерной команды DevOps. Если, например, платформа наблюдения генерирует рекомендации по устранению проблем, может быть меньше необходимости в создании модулей Runbook, которые обычно создают команды DevOps для решения широкого спектра известных проблем.

По словам Йидала, помимо упрощения выявления основной причины проблемы, ИИ также позволяет менее опытным членам команды DevOps решать проблему, используя рекомендации, генерируемые платформой наблюдения.

По сути, технологии искусственного интеллекта снижают когнитивную нагрузку, необходимую для того, чтобы быть эффективным членом команды DevOps, добавил он.

Так или иначе, вопрос не столько в том, будет ли ИИ применяться в DevOps, сколько в том, в какой степени. Многие из ручных задач, которые часто создают узкие места DevOps, должны быть значительно сокращены в ближайшие месяцы по мере достижения новых успехов. Сейчас задача состоит в том, чтобы определить, как лучше всего перераспределить опыт DevOps в преддверии этих достижений.

Конечно, когда дело касается ИИ, всегда будет чувство трепета. Однако многие задачи, которые вскоре будут автоматизированы, как правило, утомительны. Многие специалисты DevOps сразу же увидят, что эти задачи автоматизируются, ожидая, что у них появится больше времени для решения более сложных задач.

Независимо от мотивации, способ управления ИТ скоро изменится. Может быть множество случаев, когда ИИ не оправдывает первоначального ажиотажа, но по мере того, как модели ИИ будут подвергаться большему количеству данных, они станут более точными. Однако это не означает, что инженеру DevOps не всегда нужно будет следить за тем, чтобы эти алгоритмы работали должным образом.

Рубрики: ИИ, Управление/мониторинг производительности приложений, Блоги, Практика DevOps, Функции, ИТ-администрирование, Новости С тегами: автоматизация, генеративный ИИ, реагирование на инциденты, Logz.io, машинное обучение