Обзор New Relic Now за октябрь 2026 года

ИИ может ускорить процесс разработки, но при этом значительно усложнить понимание и эксплуатацию того, что попадает в промышленную среду.

ИИ помогает инженерным командам создавать программное обеспечение быстрее, чем когда-либо, но более высокая скорость создания не всегда означает более надежную работу в продакшене. По мере того как созданный с помощью ИИ код, приложения и агенты проникают в цифровую инфраструктуру, они привносят новые зависимости, «слепые зоны» в эксплуатации и новые формы сложности для команд, ответственных за поддержание работоспособности систем.

На мероприятии New Relic Now в октябре мы сосредоточились на трех проблемах, которые стоят между скоростью внедрения ИИ и уверенностью в работе продакшена, а также на трех столпах, которые мы создаем для их решения. Платформенным инженерам необходимо видеть все, что они запускают, поэтому наш столп для Platform Engineering предоставляет им живую, самообновляющуюся карту сервисов, владельцев, зависимостей и компонентов ИИ с комплексной инфраструктурой. ИИ требует дополнительных способов проверки в промышленной среде. AI Observability оценивает качество и безопасность ответов ИИ на реальном трафике, отслеживает затраты на модели и агентов, а также контролирует деградацию моделей. Инциденты требуют ответов, основанных на доказательствах, поэтому Autonomous Operations подкрепляет каждое расследование общим контекстом и переводит команды от оповещения к утвержденным действиям под контролем людей. Все три столпа работают на едином фундаменте взаимосвязанного и надежного контекста.

Этот фундамент становится все более важным, поскольку ИИ охватывает как процесс создания ПО, так и поведение приложений, инфраструктуры, рабочих нагрузок ИИ и агентов в продакшене. Взаимосвязанный и надежный контекст объединяет телеметрию, зависимости, данные о владельцах, организационные знания и бизнес-контекст, предоставляя как людям, так и ИИ более веские доказательства для понимания того, что происходит, почему это важно и что следует предпринять дальше.

На New Relic Now мы воплотили эту стратегию в жизнь с помощью трех столпов.

1. AI Observability

Обеспечение доверия к жизненному циклу ИИ в продакшене

Генеративный ИИ прочно вошел в основу многих бизнесов, но операционная модель вокруг него не успевает за этим развитием. Проблема возникает еще до того, как ИИ-приложения попадают в продакшен. Инженерные команды с невероятной скоростью внедряют ИИ-ассистентов для написания кода, в то время как организациям нужны лучшие способы понять, как используются эти инструменты, сколько они стоят, как влияют на рабочие процессы разработчиков и обрабатывается ли конфиденциальная информация должным образом.

Как только ИИ-приложения попадают в продакшен, масштаб проблемы расширяется. Традиционное состояние приложений остается важным, но командам также нужна видимость поведения моделей, промптов и ответов, потребления токенов, задержек, качества поиска и все более сложных взаимодействий между моделями, агентами, инструментами и сервисами.

New Relic расширяет возможности наблюдаемости (observability) на весь жизненный цикл ИИ, чтобы предоставить инженерным командам более целостное представление от разработки до продакшена:

• AI Coding Observability: Понимание того, как ИИ-ассистенты для написания кода используются инженерными командами, включая уровень внедрения, использование, стоимость и потенциальные риски безопасности.
• AI Evaluation: Оценка ответов ИИ-приложений на предмет качества, релевантности и производительности, чтобы команды могли выявлять проблемы и улучшать пользовательский опыт до того, как они затронут конечных пользователей.
• AI Agent Monitoring: Получение видимости поведения агентов, вызовов инструментов, передачи задач и рабочих процессов, чтобы понимать эффективность работы ИИ-агентов и быстрее устранять неполадки.
• AI Observability for OpenTelemetry: Использование телеметрии OpenTelemetry GenAI для мониторинга ИИ-приложений и агентов в различных моделях и инструментах, объединяя эти данные в единую систему наблюдаемости.

В совокупности эти возможности дают командам контекст для понимания поведения ИИ, его качества, стоимости, зависимостей и рисков, делая инновации в области ИИ более наблюдаемыми, измеримыми и заслуживающими доверия на всех этапах — от разработки до продакшена.

2. Autonomous Operations

Превращение фрагментарных данных в надежное расследование

Оповещения редко дают полное объяснение того, что изменилось, какие части среды затронуты или что команда должна делать дальше; зачастую самая сложная работа для операционных команд начинается уже после получения оповещения. Формирование гипотез, сопоставление доказательств и попытки достичь общего понимания инцидента перед принятием мер становятся все более трудными задачами. По мере того как среды становятся более динамичными, последствия действий операционных команд на основе неполной информации множатся.

Создание общего, заслуживающего доверия понимания проблемы критически важно для операционных команд при получении оповещения. New Relic Ground Truth, New Relic Autopilot и New Relic Ground Truth CLI помогают командам быстрее прийти к такому пониманию.

• New Relic Ground Truth: Привносит надежный операционный контекст New Relic в терминал разработчика, предоставляя разработчикам и SRE доступ к релевантной телеметрии, изменениям, зависимостям и организационным знаниям без необходимости покидать привычные рабочие процессы.
• New Relic Autopilot: Исследует операционные проблемы с помощью операционной аналитики New Relic, оценивает доступные доказательства и помогает командам понять, что произошло, почему это важно и где искать причину дальше.
• New Relic Ground Truth CLI: Привносит надежный операционный контекст New Relic непосредственно в терминал, предоставляя разработчикам и SRE доступ к релевантной телеметрии, изменениям, зависимостям и организационным знаниям без необходимости покидать привычные рабочие процессы.

Вместе эти возможности помогают командам тратить меньше времени на сбор и сопоставление доказательств, быстрее достигать общего понимания и принимать решения с большей уверенностью. Люди остаются под контролем процесса реагирования, в то время как New Relic предоставляет контекст, доказательства и рекомендации, необходимые для определения дальнейших шагов.

Это надежное расследование также создает фундамент для более широкого видения Autonomous Operations: по мере развития доверия, управления и возможностей ИИ команды смогут постепенно координировать больше операционных задач, сохраняя при этом человеческий надзор и контроль.

3. Platform Engineering

Создание фундамента для меняющихся задач платформенной инженерии

От команд платформенной инженерии теперь ожидают помощи разработчикам в быстрой и надежной поставке ПО при одновременном управлении фрагментированной инфраструктурой, растущими затратами на наблюдаемость, разрозненными инвентаризациями, требованиями к управлению и расширяющимся присутствием ИИ. Многие команды до сих пор полагаются на электронные таблицы, CMDB, кастомные порталы и разрозненные представления, чтобы ответить на базовые вопросы о том, что существует, кто является владельцем, что изменилось и как системы связаны между собой. В то же время технические руководители хотят видеть доказательства того, что стандарты и зрелость наблюдаемости улучшаются во всей большой инфраструктуре сервисов, а также иметь четкое представление о том, куда инвестировать в дальнейшем. Командам платформенной инженерии нужен взаимосвязанный операционный фундамент, который постоянно отражает состояние их среды, предоставляя разработчикам более простой и надежный путь для создания и эксплуатации ПО. New Relic предоставляет этот фундамент в двух взаимосвязанных частях: инженерное совершенство в масштабе и наблюдаемость инфраструктуры в масштабе.

• Service Architecture Intelligence предоставляет командам платформ инженерии внутреннюю платформу для разработчиков, включенную в New Relic без дополнительных затрат и созданную на основе живой телеметрии: каталоги сервисов и их взаимосвязей, команды и зоны ответственности, а также оценочные таблицы (scorecards), которые превращают такие стандарты, как тегирование и покрытие алертами, в автоматизированную модель зрелости для всех сервисов.
• Infrastructure 360 предоставляет командам платформ инженерии единое представление об их инфраструктурных ресурсах. Решение обнаруживает облачные ресурсы и выявляет отсутствие мониторинга, сопоставляет зависимости между приложениями и инфраструктурой в Kubernetes, сетях, балансировщиках нагрузки и шлюзах приложений, а также отслеживает изменения конфигурации, чтобы команды могли соотносить их с проблемами производительности.

В совокупности эти возможности помогают командам платформ инженерии отказаться от вручную поддерживаемых описей и фрагментированных представлений об операциях в пользу единого интерфейса на основе живой телеметрии и открытых стандартов, где сервисы и инфраструктура используют общие каталоги, единую ответственность и согласованные оценочные таблицы. Разработчики тратят меньше времени на поиск контекста и навигацию по внутренним инструментам, в то время как платформенные команды получают большую прозрачность, более строгое управление и масштабируемую основу для поддержки бизнеса. Руководители инженерных подразделений получают измеримое представление об эффективности, сопоставимое с их собственными целями и отраслевыми стандартами.

Управляйте ИИ за пределами человеческих возможностей и с доверием

Для технологических лидеров, решающих, как запускать ИИ в продакшене, поддерживая надежность и бесперебойную работу в рамках повседневных операций, эти три кита отвечают на один вопрос: могут ли ваши команды доверять тому, что ИИ помогает им создавать, запускать и эксплуатировать? Платформная инженерия, наблюдаемость ИИ (AI Observability) и автономные операции (Autonomous Operations) решают разные аспекты этой задачи и зависят от связанного, заслуживающего доверия операционного контекста.

• Платформная инженерия использует его, чтобы показать, что существует в системе, как это связано, кому принадлежит и как меняется.
• Наблюдение за ИИ использует его, чтобы продемонстрировать поведение ИИ от разработки до продакшена, включая затраты на него.
• Автономные операции используют его, чтобы превратить разрозненные данные в надежное расследование и, со временем, в контролируемую и возрастающую автономность.

Этот контекст является основой New Relic. Телеметрия, взаимосвязи сервисов, изменения, ответственность, организационные знания и бизнес-контекст питают единую интеллектуальную основу, и каждый элемент экосистемы, подключаемый командами, делает эту аналитику более полезной как для людей, так и для ИИ.

ПО развивается все быстрее, ИИ становится частью каждого этапа жизненного цикла разработки, а границы между разработкой, платформной инженерией и эксплуатацией стираются. Это отводит наблюдаемости более значимую роль: стать надежной интеллектуальной основой, связывающей телеметрию и операционный контекст с разработчиками, операторами, платформными командами, агентами, рабочими процессами, клиентским опытом и бизнес-результатами.

Следующая эра ИИ будет оцениваться по тому, насколько команды могут доверять своим системам, а также по тому, насколько автономными эти системы становятся. Доверие начинается с контекста: понимания того, что за запущено, как это связано, что изменилось, о чем говорят данные и где все еще важна человеческая интуиция. Обладая таким контекстом для всей цифровой экосистемы, люди и ИИ могут действовать уверенно сегодня и двигаться к большей автономности завтра.

Надежный контекст. Надежный ИИ. Надежные действия. Именно так New Relic помогает предприятиям уверенно управлять ИИ и остальной частью своей цифровой экосистемы.