Штучний інтелект може допомогти зменшити трудомісткість шляхом автоматизації більш складних завдань, які раніше було важко автоматизувати. Моделі машинного навчання можуть передбачати поведінку системи, забезпечуючи проактивні реакції.
У блозі на DevOps докладно пояснюється, як можна використовувати інструменти штучного інтелекту для покращення роботи й автоматизації.
Варіанти використання ШІ для скорочення праці й автоматизації
У кожному з наведених нижче випадків використання ШІ не тільки зменшує трудомісткість, але й сприяє підвищенню надійності системи, ефективності та масштабованості, утворюючи важливу частину сучасних методів розробки надійності сайту (SRE).
1. Виявлення аномалій і прогнозоване технічне обслуговування
Такі інструменти, як Splunk’s Machine Learning Toolkit і Elastic’s Machine Learning, можуть контролювати системні журнали та робочі показники, щоб виявляти аномалії, прогнозувати збої системи та планувати технічне обслуговування.
2. Автоматичне тестування
ШІ можна використовувати для автоматизації процедур тестування, забезпечуючи надійність коду перед розгортанням і зменшуючи трудомісткість ручного тестування. Такі інструменти, як Mabl або Testim, використовують машинне навчання для створення, виконання та підтримки тестів, зменшуючи потребу у людському втручанні.
3. Сортування та реагування на інциденти
Такі інструменти, як PagerDuty’s Event Intelligence або BigPanda, допомагають автоматизувати діагностику і процес вирішення проблем.
4. Планування ємності та розподіл ресурсів
ШІ може передбачити навантаження на систему та відповідно налаштувати ресурси для забезпечення оптимальної продуктивності та масштабованості. Dynatrace і Datadog є прикладами платформ на основі ШІ, які можуть забезпечити прогнозну аналітику і планування потужностей.
5. Проактивна ізоляція несправностей
ШІ може допомогти ізолювати несправності до того, як вони переростуть у значні проблеми, скорочуючи час простою і зберігаючи надійність системи. Платформи Watson AIOps від IBM та AIOps від Moogsoft використовують ШІ для швидкої ізоляції й усунення несправностей.
6. Безпека та виявлення загроз
ШІ може відстежувати активність системи, виявляти загрози та запобігати інцидентам безпеки, зменшуючи трудомісткість ручного моніторингу і втручання. Такі інструменти, як Darktrace і CrowdStrike Falcon, використовують ШІ для кібербезпеки.
7. Оптимізація мережі
Такі інструменти, як Mist (від Juniper Networks) і Cisco DNA Center, можуть аналізувати мережевий трафік і дані щодо продуктивності, щоб оптимізувати мережеві конфігурації та покращити продуктивність системи.
8. Огляд коду й управління технічним боргом
Такі інструменти, як DeepCode і CodeClimate, можуть допомогти керувати технічними боргами та зменшувати їх.
Оскільки організації рухаються до більшої операційної ефективності та надійності за допомогою SRE, трансформаційний потенціал штучного інтелекту стає все більш очевидним.
Інструменти на основі ШІ революціонізують різні аспекти SRE, включно зі скороченням праці, автоматизацією та визначенням показників рівня обслуговування, цілей та угод.
Наприклад, такі інструменти штучного інтелекту, як Datadog, Dynatrace і New Relic, можуть надати практичну інформацію щодо вашої системи, тоді як інші, наприклад Nobl9, можуть використовувати машинне навчання для визначення SLO на основі історичних даних про продуктивність.
Однак шлях до майбутнього, повного ШІ, не позбавлений труднощів. Команди можуть зіткнутися з такими проблемами, як брак кваліфікованого персоналу, якість даних, стійкість до змін, системна інтеграція, високі витрати та проблеми з безпекою.
Але за правильного підходу ці перешкоди можна подолати. Інвестуючи у навчання та наймаючи кваліфікований персонал, впроваджуючи надійні практики управління даними, розвиваючи культуру, сприйнятливу до змін, і ретельно плануючи інтеграцію інструментів штучного інтелекту, організації можуть використовувати потужність ШІ.
Розрахунок рентабельності інвестицій перед впровадженням і вибір постачальників, які дотримуються суворих протоколів безпеки, можуть забезпечити успіх. Використання ШІ в SRE є потужною конвергенцією технологій і практики, яка змінює ландшафт сучасних ІТ-операцій.
