Улучшение наблюдаемости с помощью AI/ML

Увеличение видимости с использованием AI/ML

Это статья из отчета о тенденциях в области наблюдаемости и производительности приложений VoAGI 2023. Для получения дополнительной информации:

Читайте отчет

AIOps применяет искусственный интеллект в операционной деятельности IT, обеспечивая гибкость, раннее обнаружение проблем и проактивное разрешение для поддержания качества обслуживания. AIOps интегрирует DataOps и MLOps, повышая эффективность, сотрудничество и прозрачность. Он соответствует DevOps и оптимизирует принятие решений во время DataOps, MLOps и DevOps. Наблюдаемость операций IT – это трансформационный подход, обеспечивающий реальные предсказания, превентивное обнаружение проблем и всесторонний анализ производительности, обеспечивая надежность и доступность современных IT-систем.

Почему AIOps является основой современных IT-операций

AIOps оптимизирует операции путем автоматизации обнаружения и устранения проблем, что повышает эффективность персонала IT, предотвращает сбои, улучшает пользовательский опыт и оптимизирует использование облачных технологий. Основные преимущества AIOps приведены в таблице 1:

Таблица 1

Как работает AIOps?

AIOps включает сбор и анализ огромных объемов данных, генерируемых в IT-средах, таких как метрики производительности сети, журналы приложений и системные оповещения. AIOps использует эти инсайты для обнаружения шаблонов и аномалий, предоставляя предупреждения о возможных проблемах. Интеграция с другими практиками DevOps, такими как DataOps и MLOps, упрощает процессы, повышает эффективность и обеспечивает превентивный подход к разрешению проблем. AIOps является неотъемлемым инструментом современных IT-операций, обеспечивающим гибкость и интеллект, необходимые для поддержания качества обслуживания в сложных и динамичных цифровых средах.

Рисунок 1: Как работает AIOps

Ведущие платформы AIOps революционизируют IT-операции, путем плавного сочетания ИИ и наблюдаемости, улучшая надежность системы и оптимизируя производительность в различных отраслях. Следующие инструменты являются лишь некоторыми из множества вариантов:

  • Prometheus действует как эффективная платформа AIOps, захватывая временные ряды данных, отслеживая IT-среды и предоставляя предупреждения об аномалиях.
  • OpenNMS автоматически обнаруживает, отображает и отслеживает сложные IT-среды, включая сети, приложения и системы.
  • Shinken позволяет пользователям отслеживать и устранять проблемы в сложных IT-средах, включая сети и приложения.

Основные характеристики платформ и их роль в AIOps приведены в таблице 2:

Таблица 2

Роль наблюдаемости в IT-операциях

Наблюдаемость играет важную роль в IT-операциях, предлагая возможность отслеживания, анализа и понимания сложностей комплексных IT-систем. Она обеспечивает непрерывное отслеживание производительности системы, раннее обнаружение проблем и анализ корневых причин. Данные наблюдаемости позволяют IT-командам оптимизировать производительность, эффективно распределять ресурсы и обеспечивать надежный пользовательский опыт. Она поддерживает превентивное управление инцидентами, мониторинг соответствия и принятие решений на основе данных.

В условиях совместной среды DevOps наблюдаемость способствует прозрачности и позволяет командам работать слаженно для обеспечения надежности и эффективности системы.

Источники данных, такие как журналы, метрики и трассы, играют важную роль в наблюдаемости, предоставляя разнообразные и всесторонние сведения о поведении и производительности IT-систем.

Таблица 3

Проблемы наблюдаемости

Наблюдаемость сталкивается с несколькими техническими проблемами. Ошибка невидимости возникает, когда не мониторятся важные компоненты или поведение системы, что приводит к слепым зонам наблюдаемости. Проблема недостаточности исходных данных может привести к неполной или неполноценной наблюдаемости, ограничивая возможность получения инсайтов о производительности системы. Работа с множеством форматов информации вызывает сложности в агрегации и анализе данных из различных источников, что затрудняет поддержание единого взгляда на систему.

Платформы наблюдаемости предлагают набор ключевых возможностей, необходимых для мониторинга, анализа и оптимизации комплексных IT-систем. OpenObserve предоставляет запланированные и оперативные оповещения и снижает операционные затраты. Vector позволяет пользователям собирать и преобразовывать журналы, метрики и трассы. Elastic Stack – включающий Elasticsearch, Kibana, Beats и Logstash – позволяет искать, анализировать и визуализировать данные в режиме реального времени.

Возможности платформ наблюдаемости включают сбор данных в режиме реального времени из различных источников, таких как журналы, метрики и трассировки, предоставляя всесторонний обзор поведения системы. Они обеспечивают обнаружение проблем, управление инцидентами, анализ причин возникновения, помощь в обеспечении надежности системы и оптимизацию производительности. Платформы наблюдаемости часто включают машинное обучение для обнаружения аномалий и предиктивного анализа. Они предлагают настраиваемые панели инструментов и отчеты для углубленного анализа и принятия решений на основе данных. Эти платформы способствуют сотрудничеству среди ИТ-команд, предоставляя единое пространство для работы разработчиков и операций, способствуя культуре прозрачности и ответственности.

Повышение производительности с использованием AIOps и наблюдаемости

Совместное использование AIOps и наблюдаемости является передовой стратегией для повышения производительности аналитики в ИТ-операциях, обеспечивая основанные на данных идеи, превентивное разрешение проблем и оптимизацию работы системы.

Идеальное применение AIOps и наблюдаемости

Повышение наблюдаемости облачных и гибридных облачных решений с помощью AIOps: AIOps преодолевает границы между облачными и гибридными облачными средами, предлагая всесторонний мониторинг, обнаружение аномалий и автоматизацию инцидентов. Он приспосабливается к динамической природе облачных систем, оптимизируя работу на премисах и гибридных облачных операций. Это свойство делает AIOps универсальным инструментом для современных предприятий, обеспечивая последовательный и основанный на данных подход к наблюдаемости, независимо от сложности инфраструктуры.

Безшовное сотрудничество команд разработки и операций с помощью AIOps: AIOps облегчает объединение команд разработки и операций в усилиях по наблюдаемости. Предоставляя единое пространство для анализа данных, мониторинга в режиме реального времени и управления инцидентами, AIOps способствует прозрачности и сотрудничеству. Он позволяет командам разработки и операций работать вместе, обеспечивая надежность и производительность ИТ-систем.

Проблемы при внедрении AIOps и наблюдаемости

Три основных проблемы, связанные с внедрением AIOps и наблюдаемости, – сложность данных, сложность интеграции и безопасность данных. Работа с обширными и разнообразными данными, генерируемыми современными ИТ-средами, может быть громоздкой задачей. Организациям необходимо эффективно управлять, хранить и анализировать эти данные. Интеграция средств AIOps и наблюдаемости с существующими системами и процессами может быть сложной и требовать много времени, что, если не выполнено правильно, может привести к нарушениям. Увеличенная видимость ИТ-системы также вызывает опасения относительно безопасности и конфиденциальности данных. Обеспечение защиты конфиденциальной информации является важным аспектом.

Воздействие и преимущества сочетания AIOps и наблюдаемости в различных секторах

Воздействие и преимущества интеграции AIOps и наблюдаемости выходят за рамки отраслей, повышая надежность, эффективность и производительность в различных секторах. Оно помогает в улучшении реагирования на инциденты путем использования машинного обучения для обнаружения паттернов и тенденций, обеспечивая превентивное разрешение проблем и минимизируя простои. Предиктивная аналитика позволяет прогнозировать потребности в ресурсах и заранее оптимизировать распределение ресурсов, что обеспечивает беспрерывную работу.

Полноценная наблюдаемость всей стека использует данные из различных источников — включая метрики, события, журналы и трассировки (MELT) — для получения всестороннего представления о производительности системы, обеспечивая своевременное выявление и устранение проблем. Возможности MELT являются ключевыми инструментами, где метрики помогают установить проблемы, события автоматизируют приоритетизацию оповещений, журналы помогают провести анализ корневой причины, а трассировки помогают найти проблемы в системе. Все это способствует повышению операционной эффективности.

Таблица 4

Сценарии применения совмещения AIOps и наблюдаемости охватывают различные отрасли, демонстрируя их трансформационный потенциал в обеспечении достоверности, доступности и производительности систем во всех областях.

Операционное руководство по внедрению AIOps

Операционное руководство по внедрению AIOps предлагает стратегическую карту для навигации по сложностям интеграции ИИ в операции ИТ, обеспечивая успешное развертывание и оптимизацию.

Рисунок 2: Шаги по внедрению AIOps

Будущее AIOps в наблюдаемости: перспективы

Будущее AIOps в наблюдаемости обещает быть трансформационным. С увеличением сложности и динамичности ИТ-окружений AIOps будет играть все более важную роль в обеспечении надежности и производительности системы и продолжит развиваться, интегрируясь с передовыми технологиями, такими как когнитивная автоматизация, понимание естественного языка (NLU), модели больших языков (LLM) и генеративный ИИ.

Таблица 5

Вывод

Слияние ИИ/МО с AIOps заложило основу для новой эры наблюдения. Операции в области IT постоянно развиваются, а также возможность мониторинга, анализа и оптимизации производительности. В эпоху наблюдения, основанного на ИИ/МО, наши IT-операции не просто будут существовать, они будут процветать, опираясь на аналитику на основе данных, предиктивные аналитические возможности и неизменное стремление к превосходству.

Ссылки:

Это статья из Отчета о тенденциях наблюдения и производительности приложений VoAGI 2023 года. Подробнее:

Читать отчет