ProIT: медіа для профі в IT
3 хв.

Як штучний інтелект вирішує проблеми моніторингу та спостереження в DevOps

author avatar ProIT NEWS

Оглядачі DevOps.com проаналізували, як ШІ може аналізувати журнали та метрики для передбачення можливих відмов системи або зниження продуктивності для превентивного вирішення проблем.

Використання ШІ при безперервному моніторингу та спостереженні

Виявлення аномалій в ШI. Штучний інтелект може аналізувати історичні дані для виявлення аномалій під час фази безперервної інтеграції. Будь-яка незвичайна зміна може бути позначена для перегляду, перш ніж перейти до наступної фази. Інструменти, такі як IBM Watson Anomaly Detection, можуть допомогти виявити ці аномалії за допомогою ШІ для подальшого виявлення закономірностей і порушень.

Аналіз якості коду. ШІ може використовуватися для аналізу коду на етапі розроблення, щоб переконатися в його якості, що допомагає знизити кількість помилок і вразливостей. Інструменти, такі як DeepCode та Codota, використовують ШІ для виявлення потенційних проблем і пропонують покращення на основі вивченої бази даних коду та рішень.

Оптимізація тестових випадків. ШІ може допомогти оптимізувати вибір тестових випадків у безперервній інтеграції (CI). Використовуючи історичні дані тестування, ШІ може визначати, які тестові випадки найбільш імовірно знайдуть нові дефекти. Інструменти, такі як Testim.io, можуть допомогти з цим, використовуючи ШІ для пріоритетів тестування на основі ризику та впливу змін.

Прогнозування аналітики в CD. ШІ може аналізувати історичні дані розгортання та прогнозувати можливі проблеми під час безперервної доставки (CD). Це допоможе завчасно вирішити проблеми й зменшити час простою. Інструменти, такі як Splunk, використовують ШІ та машинне навчання для аналізу операційних даних.

Автоматичні відкочування. У випадку безперервного розгортання ШІ можна використовувати для автоматичного відкочування розгортань, які спричиняють проблеми. Інструменти, такі як Harness, використовують машинне навчання для розуміння типової поведінки додатка й автоматичного повернення до останнього стабільного стану, якщо були виявлені аномалії.

Оптимізація інфраструктури. ШІ може допомогти оптимізувати використання ресурсів у хмарних середовищах. Інструменти, такі як CAST.AI та Turbonomic, використовують ШІ для постійної оптимізації інфраструктури, забезпечують кращу продуктивність і зниження витрат.

Управління інцидентами. ШІ може автоматизувати процес управління інцидентами – від виявлення до вирішення. Інструменти, такі як BigPanda та Moogsoft AIOps, використовують ШІ для агрегації, кореляції й аналізу сповіщень з різних джерел, зменшуючи шум та прискорюючи вирішення інцидентів.

Аналіз журналів. ШІ може аналізувати журнали та виявляти патерни, які було б важко виявити людям. Інструменти, такі як Logz.io, використовують ШІ для когнітивного аналізу даних журналу, забезпечуючи глибше розуміння даних.

Виявлення загроз безпеці. ШІ може аналізувати шаблони та виявляти загрози безпеці більш ефективно. Інструменти, такі як Darktrace, використовують машинне навчання для виявлення незвичайної поведінки в реальному часі, тим самим виявляючи потенційні загрози до того, як вони завдадуть шкоди.

Моніторинг мережі. ШІ може прогнозувати збої мережі, аналізуючи патерни трафіку. Інструменти, такі як Kentik, використовують ШІ для прогнозування можливих проблем мережі ще до того, як вони вплинуть на користувачів.

Виклики при переході до використання ШІ при безперервному моніторингу

Якість та доступність даних. Ефективність інструментів з ШІ здебільшого залежить від якості та кількості даних, які надаються. Недостатні або низької якості дані можуть призвести до неточних висновків або прогнозів. Дані повинні бути ретельно проаналізовані та належним чином позначені для полегшення навчання моделей ШІ.

Відсутність навичок. Використання інструментів з ШІ потребує нових навичок, якими в ІТ-команді можуть не володіти. Забезпечуйте всебічну підготовку вашої команди DevOps для зменшення розриву у навичках. Також розгляньте можливість найняти фахівців для допомоги у впровадженні й управлінні інструментами ШІ.

Опір змінам. Як і при будь-якій значній трансформації, опір змінам може бути суттєвою перепоною. Співробітники можуть бути занепокоєні щодо збереження робочих місць або очікувати на труднощі, пов’язані з адаптацією до нових інструментів. Проводьте чітку та прозору комунікацію щодо переваг переходу до ШІ як на організаційному, так і на індивідуальному рівнях.

Інтеграція з наявними системами. Інструменти з ШІ повинні безперешкодно інтегруватися з наявними інструментами та робочими процесами DevOps, щоб забезпечити додаткову цінність без порушення роботи. Обирайте інструменти з ШІ, які сумісні з вашою наявною інфраструктурою, або розгляньте можливість впровадження проміжного програмного забезпечення для інтеграції.

Витрати на впровадження. Впровадження інструментів з ШІ може вимагати значних початкових інвестицій як для самих інструментів, так і для необхідного оновлення інфраструктури. Проведіть ретельний аналіз вартості та користі, щоб зрозуміти віддачу від інвестицій (ROI), яку можуть надати інструменти ШІ. Розгляньте можливість почати з менш дорогих або відкритих інструментів або використовувати хмарні служби з ШІ, щоб зменшити початкові витрати на інфраструктуру.

Приєднатися до company logo
Продовжуючи, ти погоджуєшся з умовами Публічної оферти та Політикою конфіденційності.