Компанія Dynatrace оголосила, що додала можливості генеративного штучного інтелекту (ШІ) до свого двигуна Davis, який використовує алгоритми машинного навчання на своїй платформі спостереження. Про це повідомляє DevOps.com.
Dynatrace розширює Davis для створення першого в індустрії спостережливості та безпеки гіпермодального штучного інтелекту.
Стів Так, старший віцепрезидент із управління продуктами в Dynatrace, сказав, що гіпермодальний підхід до ШІ дасть змогу командам DevOps скористатися можливостями ймовірнісного штучного інтелекту, наданими Davis CoPilot, які підтримуються великими мовними моделями (LLM), спочатку розробленими OpenAI.
Генеративні можливості ШІ надають командам DevOps інструмент, який виводить рекомендації робочого процесу через інтерфейс природної мови. Рекомендації базуються на історичних даних, таких як тенденції продажів і клієнтського досвіду, сезонність і стан хмарних програм.
Також він здатний аналізувати залежності між великими наборами даних, зберігаючи контекст, доступ до якого здійснюється через базу даних Dynatrace Grail і структуру візуалізації та відображення програми Dynatrace Smartscape.
Зараз Dynatrace обґрунтовує доцільність застосування мультимодальної платформи ШІ, яка використовує загальний набір показників, трасування, журнали, поведінку користувачів і топологію, щоб передбачати аномалії та причинно-наслідкові залежності штучного інтелекту.
Це дасть змогу визначити першопричину ІТ-проблеми й потім використовувати генеративний ШІ, щоб надати рекомендації щодо її вирішення.
У компанії прогнозують, що у результаті ІТ-команди досягнуть підвищення продуктивності на 10-20% порівняно з минулим роком.
Стів Так зазначив, що багато завдань, які ІТ-групи все ще повинні виконувати вручну, забирають час, який можна було використати для створення та розгортання додаткових програм.
Існує багато припущень щодо впливу ШІ на DevOps. Деякі стверджують, що автоматизація всього процесу розробки програмного забезпечення – це лише питання часу. З досягненням цих успіхів вартість створення застосунків фактично впаде до нуля.
На думку інших, штучний інтелект доповнить команди DevOps і спростить масштабне управління ІТ, використовуючи ту саму чи, можливо, навіть меншу кількість інженерів.
Єдине, що можна сказати напевно, це те, що ШІ незабаром стане всеохопним, що спонукатиме до впровадження інфраструктури автоматизації.
Зрештою, більшість професіоналів DevOps не захочуть працювати в організаціях, які не надають їм інструментів штучного інтелекту. Ті компанії, яким це вдасться, отримають вигоду від керування середовищами застосунків на безпрецедентному рівні масштабу за мінімальних додаткових витрат.
Завдання полягає у тому, щоб визначити, які з них будуть автоматизовані з огляду на планування розвитку ролей DevOps.
