ProIT: медіа для профі в IT
3 хв.

Операційний інтелект: вимірювання і спостереження SRE з використанням ШІ

author avatar ProIT NEWS

Як інструменти з ШІ можуть бути використані для покращення стійкості SRE у вимірюваннях і практиці спостереження, досліджували експерти DevOps.

Зробити застосунки доступними для спостереження

Такі інструменти ШІ, як Dynatrace, можуть забезпечити спостереження за застосунками в режимі реального часу, визначаючи тенденції та аномалії, які можуть бути неочевидними з необроблених даних.

Проблеми тут включають потенціал для величезної кількості даних, який можна пом’якшити здатністю ШІ ефективно аналізувати та пріоритезувати ці дані.

Зробити інфраструктуру доступною для спостереження

Такі інструменти, як New Relic і Datadog, використовують ШІ, щоб надати інформацію про стан і продуктивність інфраструктури.

Проблемою тут може бути складність сучасних хмарних інфраструктур, але інструменти ШІ можуть моделювати ці системи й аналізувати їхню поведінку, щоб надати корисну інформацію.

Моніторинг застосунків у виробництві

ШІ можна використовувати для моніторингу застосунків у режимі реального часу, виявляючи потенційні проблеми до того, як вони вплинуть на користувачів.

Такі інструменти, як Splunk, використовують ШІ для моніторингу журналів застосунків, виявлення аномалій та автоматичного сповіщення відповідних команд. Ключовим завданням тут є фільтрація сигналу від шуму, у чому ШІ може допомогти, дізнавшись, які аномалії є значними.

Моніторинг виробничої інфраструктури

ШІ може контролювати стан і продуктивність інфраструктури, прогнозувати потреби в обслуговуванні та виявляти потенційні вузькі місця.

Такі інструменти, як Zenoss, використовують машинне навчання для прогнозування збоїв інфраструктури до їх виникнення.

Однією з головних проблем тут є різноманітність компонентів інфраструктури, але ШІ може працювати з кількома джерелами й типами даних та інтегрувати ці дані у всебічний огляд.

Відстеження та записування

ШІ може допомогти керувати величезними обсягами даних, створених сучасними системами запису та відстеження, визначаючи шаблони та кореляції, які людям може бути важко виявити.

Такі інструменти, як Logz.io, використовують ШІ для аналізу даних журналу, виявлення аномалій і надання корисної інформації.

Однією з проблем може бути величезний обсяг даних журналу, але ШІ може впоратися з цим, зосередившись на закономірностях та аномаліях і з часом визначивши, які проблеми є важливими.

Дизайн робочої інформаційної панелі

ШІ може допомогти розробити ефективніші інформаційні панелі, визначаючи, які показники є найбільш релевантними та мають бути виділені.

Такі інструменти, як Grafana, використовують машинне навчання для оптимізації макетів інформаційної панелі на основі даних про використання.

Завдання тут полягає у тому, щоб визначити, яка інформація є найбільш релевантною, але ШІ може дізнатися про це з моделей використання та відгуків користувачів.

Прогнозування продуктивності

ШІ може допомогти передбачити продуктивність системи на основі поточних та історичних даних, допомагаючи запобігти проблемам продуктивності до їх виникнення.

Такі інструменти, як Virtana, використовують ШІ для надання точних прогнозів продуктивності системи, допомагаючи командам планувати майбутні потреби в потужності.

Проблемою тут є мінливість даних про продуктивність, але ШІ може впоратися з цим, визначаючи закономірності й тенденції у даних.

Автоматизований аналіз першопричини

ШІ може допомогти швидко визначити першопричину проблем у складних розподілених системах.

Такі інструменти, як RunWhen і Moogsoft, використовують ШІ для кореляції подій у різних системах та інструментах, що значно скорочує час на виявлення першопричини.

Проблемою тут є складність сучасних систем, але ШІ може впоратися з цим, аналізуючи дані з багатьох джерел і визначаючи кореляції, які можуть бути неочевидними для людей.

Дорожня карта для SRE для трансформації вимірювань і спостережуваності за допомогою ШІ

Ось практична дорожня карта, яку організації можуть використати для переходу на інструменти ШІ для вимірювання SRE і спостереження.

1. Зрозумійте поточний стан

По-перше, організація повинна провести інвентаризацію своїх методів моніторингу і спостереження. Це включає розуміння того, які інструменти зараз використовуються, які показники відстежуються й де існують прогалини у видимості.

2. Визначте цілі та завдання

Наступним кроком є ​​визначення того, чого організація сподівається досягти, впроваджуючи ШІ у свої практики моніторингу і спостереження. Це може включати такі цілі, як підвищення продуктивності системи, скорочення часу простою або прогнозування збоїв системи до їх виникнення.

3. Визначте інструменти

Оцініть різні інструменти ШІ. Це включає в себе аналіз інструментів моніторингу на основі ШІ, таких як Dynatrace, New Relic і Datadog, інструментів аналізу журналів, таких як Logz.io і Splunk, а також платформ спостереження на основі ШІ, таких як Moogsoft і Zenoss.

4. Тестування та повторення

Спочатку впроваджуйте вибрані інструменти у невеликому масштабі, якщо можливо, використовуючи тестове середовище.

Слідкуйте за результатами й за потреби коригуйте свій підхід. Цей крок може передбачати налаштування моделей ШІ, коригування вхідних даних або навіть використання іншого інструменту, якщо початковий вибір не дає очікуваних результатів.

5. Навчання та підвищення кваліфікації

Переконайтеся, що ваші команди добре навчені використовувати вибрані інструменти ШІ. Це може включати формальні тренінги, семінари або навіть залучення зовнішніх експертів для надання вказівок. Це допоможе вашій команді ефективно використовувати такі інструменти й отримати від них максимальну користь.

6. Повномасштабне розгортання

Коли тестування пройшло успішно і команда засвоїла інструменти, розгорніть їх у своєму виробничому середовищі. Продовжуйте відстежувати їхню ефективність і за потреби вносьте корективи.

7. Постійне оцінювання та коригування

Інструменти ШІ з часом навчаються і вдосконалюються. Важливо регулярно оцінювати їхню ефективність і за потреби вносити корективи. Це може включати надання їм нових типів даних, коригування їхніх моделей або перенавчання на основі останніх даних щодо продуктивності.

Читайте також у ProIТ: Як штучний інтелект вирішує проблеми моніторингу і спостереження в DevOps.

Підписуйтеся на ProIT у Telegram, щоб не пропустити жодну публікацію!

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