Перспективы автономных операций легко понять. По мере усложнения программных сред инженерным командам требуются более эффективные способы выявления проблем, понимания происходящего и определения того, как реагировать, не добавляя ручной работы к и без того требовательной операционной модели. ИИ может играть все более важную роль в этом процессе, но существует предварительное условие, которое иногда упускается из виду: прежде чем ИИ сможет помочь определить, что делать с операционной проблемой, организации сначала нужен надежный способ распознать, что заслуживает внимания.
Это делает обнаружение чем-то гораздо большим, чем просто начальный этап рабочего процесса обработки инцидентов. Это одна из основ, на которых строятся интеллектуальные операции.
Современные среды наблюдаемости генерируют огромное количество телеметрии по приложениям, сервисам, кластерам Kubernetes, базам данных, облачной инфраструктуре и зависимостям, связывающим их. Вся эта телеметрия обеспечивает ценную видимость, но одна лишь видимость не определяет, какие условия достаточно важны для расследования. Инженерным командам по-прежнему необходимо решать, что следует отслеживать, где требуется покрытие оповещениями и как практики мониторинга должны применяться последовательно по мере изменения их сред.
Исторически большая часть этой работы выполнялась вручную. Инженер определяет, что нужно отслеживать, создает соответствующие условия оповещения, а затем повторяет процесс по мере внедрения новых сервисов и инфраструктуры. Такой подход становится все труднее поддерживать, когда организации управляют тысячами или десятками тысяч постоянно меняющихся сущностей. Проблема не просто в создании оповещений. Проблема в поддержании полезного и последовательного покрытия без необходимости увеличивать операционные усилия, связанные с управлением оповещениями, теми же темпами, что и сама среда.
New Relic Smart Alerts разработаны, чтобы помочь изменить это уравнение.
Повышение полезности исторической телеметрии
Smart Alerts анализирует историческую телеметрию, чтобы рекомендовать покрытие оповещениями на основе того, как системы вели себя на самом деле. Вместо того чтобы просить инженеров начинать каждое решение по мониторингу с чистого листа, New Relic может использовать операционные данные, уже имеющиеся на платформе, для рекомендации условий оповещения, покрытия и лучших практик мониторинга.
Это не исключает инженеров из процесса и не означает, что Smart Alerts постоянно меняет пороги оповещения по мере изменения поведения приложения. Оповещение на основе пороговых значений остается важной частью наблюдаемости. Что меняется, так это объем ручной работы, необходимой для определения и установления соответствующего покрытия оповещениями в первую очередь.
Это различие важно, потому что цель состоит не просто в создании большего количества оповещений или автоматизации конфигурации ради самой автоматизации. Цель состоит в том, чтобы помочь организациям быстрее и последовательнее устанавливать значимое покрытие мониторингом, позволяя инженерным командам сохранять контроль над стратегией мониторинга, которая имеет смысл для их сред.
Ценность становится особенно очевидной при масштабировании. По мере расширения облачных сред команды могут обнаружить, что они неоднократно решают по сути одну и ту же проблему мониторинга для приложений, сервисов, кластеров, инфраструктуры и баз данных. Историческая телеметрия предоставляет New Relic способ превратить то, что платформа уже знает об этих средах, в полезные рекомендации, давая инженерам более обоснованную отправную точку и сокращая объем повторяющейся работы по настройке.
Почему лучшее обнаружение важно для ИИ
Это становится еще более важным по мере того, как ИИ играет все большую роль в операциях с программным обеспечением. ИИ может помочь инженерам расследовать инциденты, интерпретировать сложную телеметрию, выявлять релевантный контекст и помогать в определении того, что могло произойти. Но сложные рассуждения сами по себе не решают операционную проблему. Полезность последующего расследования частично зависит от качества и релевантности сигналов, которые его инициируют.
Когда покрытие мониторингом неполное, важные условия могут никогда не получить должного внимания. Когда оповещение создает слишком много малоценных уведомлений, ответственным лицам приходится отделять значимые сигналы от ненужного шума, прежде чем они смогут начать устранение основной проблемы. В любом случае эффективность всего, что следует за обнаружением, может пострадать.
Smart Alerts помогает укрепить эту отправную точку, упрощая установление последовательного и значимого покрытия оповещениями с использованием исторической телеметрии. Это не означает, что сами Smart Alerts выполняют расследование инцидентов или определяют соответствующую реакцию. Скорее, они способствуют созданию более сильного уровня обнаружения, который может предоставить инженерным командам и другим возможностям New Relic лучшие операционные сигналы для работы.
Это важное различие в понимании более широкого подхода New Relic к автономным операциям. Автономные операции — это не одна функция или агент ИИ, который независимо обрабатывает каждый этап инцидента. Это операционная модель, в которой телеметрия, обнаружение, доверенный операционный контекст, расследование с поддержкой ИИ, специализированные возможности, рабочие процессы, управление и человеческое суждение могут работать вместе, чтобы помочь командам более эффективно управлять все более сложными системами.
Интеллект на протяжении всего операционного жизненного цикла
Если смотреть на это таким образом, взаимосвязь между наблюдаемостью и ИИ становится гораздо более интересной. Наблюдаемость предоставляет больше, чем просто данные, которые анализирует система ИИ после того, как что-то идет не так. Телеметрия, проходящая через платформу наблюдаемости, также может помочь улучшить то, как организации отслеживают свои среды до возникновения инцидента.
Smart Alerts — пример такого сдвига. Историческая телеметрия используется не только для объяснения прошлого поведения системы. Она также может информировать рекомендации о том, как эти системы должны отслеживаться в будущем.
Это создает естественную прогрессию на протяжении всего операционного жизненного цикла. Лучшая телеметрия может поддерживать лучшее обнаружение. Лучшее обнаружение может обеспечить более полезные сигналы для расследования. Богатый операционный контекст может помочь ИИ и инженерам понять, что означают эти сигналы. Исходя из этого, команды могут определить соответствующую реакцию с помощью элементов управления, рабочих процессов и человеческого надзора, которые требуются их организациям.
Ни одна отдельная возможность не обеспечивает автономные операции сама по себе. Ценность заключается в том, как эти возможности усиливают друг друга.
Для New Relic это особенно важно, поскольку платформа уже находится на пересечении телеметрии, операционного контекста и рабочих процессов, которые инженеры используют для понимания своих систем. Поскольку интеллект внедряется все глубже в эту среду, возможность заключается не просто в добавлении ИИ поверх наблюдаемости. Она заключается в том, чтобы сделать сам операционный жизненный цикл более интеллектуальным.
Начните с понимания того, что действительно важно
Инновации в области моделей ИИ, агентов и автоматизации будут продолжаться, и эти технологии, несомненно, изменят то, как инженерные команды управляют программным обеспечением. Однако все более совершенный ИИ не умаляет важности обнаружения. Напротив, он делает качественное обнаружение еще более ценным.
Прежде чем расследование с помощью ИИ поможет инженеру понять проблему, кто-то или что-то должно определить, что эта проблема заслуживает внимания. Прежде чем рабочий процесс сможет скоординировать ответные меры, организация должна быть уверена, что реагирует на что-то значимое. И прежде чем организации смогут ответственно перейти к более высоким уровням операционной автономности, им необходима надежная основа из телеметрии и методов мониторинга.
Smart Alerts помогает клиентам New Relic создать эту основу, превращая исторические данные телеметрии в интеллектуальные рекомендации, которые упрощают создание и масштабирование значимого покрытия оповещений.
Потому что путь к автономным операциям начинается не с принятия мер. Он начинается с понимания того, что действительно важно.
Даг Браун — менеджер по продуктовому маркетингу в New Relic, специализирующийся на AIOps и агентной наблюдаемости. Он тесно сотрудничает с командами по продуктам и разработке, помогая организациям повышать надежность, снижать операционную сложность и превращать данные наблюдаемости в практические результаты. Даг обладает глубоким опытом в области кибербезопасности, облачных платформ и операций на базе ИИ, а также увлечен тем, чтобы переводить сложные технологии на понятный язык, ориентированный на клиента.
Мнения, выраженные в этом блоге, принадлежат автору и не обязательно отражают взгляды New Relic. Любые решения, предложенные автором, зависят от конкретной среды и не являются частью коммерческих решений или поддержки, предлагаемых New Relic. Пожалуйста, обращайтесь исключительно в Explorers Hub (support.newrelic.com) по вопросам и поддержке, связанным с этой публикацией в блоге. Этот блог может содержать ссылки на контент сторонних сайтов. Предоставляя такие ссылки, New Relic не принимает, не гарантирует, не одобряет и не поддерживает информацию, взгляды или продукты, доступные на таких сайтах.
