Наблюдаемость и ИИ хорошо сочетаются друг с другом, чтобы справиться со всеми этими данными

Эта статья дает представление о том, как интеллектуальное наблюдение работает с данными телеметрии, чтобы добавить контекст и информацию для специалистов-практиков DevOps и команд SRE.

Идет эволюция разработчиков и операций (DevOps) под руководством ИИ, которая стимулирует все более важные усилия SRE по обеспечению и улучшению качества обслуживания клиентов за счет автоматизации тяжелого труда вне наблюдения.

Это движение основано на ускоренном процессе превращения телеметрии в полезную информацию за счет автоматического извлечения аномалий, изменений и событий из событий полного стека и данных телеметрии и анализа их на предмет корреляции и причинно-следственной связи. В полностью цифровой экономике такое движение ставит SRE во главе не только развития, но и всего успеха организации.

Это была тема недавнего секционного заседания All Day DevOps "Наблюдаемость и ИИ: лучше вместе",  вице-президент Moogsoft по продукту. & Дизайн Адам Франк.

В ходе этого выступления Фрэнк рассказал о важности мониторинга ИТ для определения того, насколько быстро организация может внедрять инновации, и о том, как искусственный интеллект помогает практикам DevOps и командам SRE делать это быстрее. В конечном счете, выступление демонстрирует, как ИИ и наблюдаемость вместе помогают этим командам двигаться быстрее и меньше ломать вещи.

Как SRE и люди, практикующие DevOps, мы хотим создать непрерывный цикл обучения, чтобы повысить надежность на основе знаний, которые мы получаем об опыте наших клиентов», — сказал Фрэнк мировой аудитории. «Эти знания позволят разрешать инциденты до того, как они повлияют на бизнес, помогая SRE увидеть, что может произойти, прежде чем это произойдет на самом деле.

Прошли те времена, когда эксплуатация и разработка были делом бэк-офиса. Фрэнк сравнил роль современных SRE с ролью астронавта — одной из наиболее важных ролей, в которых может работать человек. В обоих случаях, по его словам, сохранять спокойствие в стрессовых и рискованных ситуациях лучше всего, если наличие нужных знаний.

Но расшифровка практических идей из данных часто может быть самой большой проблемой, сказал он. Именно здесь вступают в действие математические процессы, чтобы помочь SRE и специалистам по DevOps преобразовать данные из небольшого контекста в необходимый мегаконтекст. Этот автоматизированный анализ телеметрии, по словам Фрэнка, приближает команды к самооптимизации и замкнутому циклу исправления в циклах и конвейерах программного обеспечения.

«Вы можете получить необходимые знания, применяя ИИ к своим данным наблюдения, автоматизируя методы мониторинга и выявляя полезную информацию для улучшения качества обслуживания клиентов, автоматизируя каждый шаг на пути от создания данных до предоставления нам информации о том, что нам действительно нужно. делать,"

сказал Фрэнк.

«Эффективное преобразование гор данных в полезную информацию».

Фрэнк продолжил обрисовывать шаги, которые интеллектуальная наблюдаемость предпринимает, чтобы превратить данные телеметрии в полезную информацию. От использования надежной меры изменчивости одномерной выборки количественных данных до расчета распределения приоритета события, он описал измерения, которые интеллектуальная наблюдаемость выполняет со скоростью машины для выявления аномалий и вероятных первопричин.

В записанном выступлении представлен глубокий анализ математики, связанной с тем, как интеллектуальная наблюдаемость вычисляет значение и контекст из этих данных со скоростью машины, эффективно внедряя инновации. пора возвращаться к SRE.

В заключение Франк подчеркнул, что пришло время отказаться от ручного мониторинга данных наблюдаемости из метрик, логов и трейсов.

«Создание статических пороговых значений для работы с огромными объемами данных приведет к выгоранию»

сказал он.

«Вы будете продолжать получать несколько предупреждений от разрозненных систем в 3:30 утра, будя вас, ожидая, что вы будете запускать специальные запросы для расшифровки вашего собственного контекста из нескольких информационных панелей. Решающий и единственный способ осмыслить данные, сократить трудозатраты и повысить производительность и ценность, которую вы создаете, — это применить несколько уровней ИИ, потому что наблюдаемость и ИИ лучше вместе».

Посмотрите полностью записанный доклад Фрэнка, "Наблюдаемость и ИИ: лучше вместе" и узнайте, как наблюдаемость + ИИ на самом деле освобождают SRE от тяжелого труда. и поставить их на место водителя для успеха их организации. Затем подпишитесь на бесплатную пробную версию облака наблюдения Moogsoft, чтобы попробовать его самостоятельно!

Moogsoft — лидер в области наблюдаемости на основе искусственного интеллекта, который предлагает интеллектуальные решения для мониторинга для интеллектуальных DevOps. Moogsoft предлагает самую передовую облачную платформу самообслуживания для инженеров-программистов, разработчиков и операторов, позволяющую мгновенно видеть все, знать, что не так, и быстрее устранять неполадки.

:::Информация

Эта статья впервые опубликована здесь: https://www.moogsoft.com/blog/how-observability-and-ai-work/