Как искусственный интеллект преобразует ИТ-операции и оптимизацию

Утверждать, что команды DevOps и ИТ-операций столкнутся с новыми проблемами в ближайшие годы, звучит несколько излишне, поскольку их основная ответственность заключается в решении проблем и преодолении проблем.

Однако с учетом стремительных темпов изменения текущего ландшафта процессов, технологий и инструментов справиться с этим стало довольно проблематично.

Более того, давление со стороны бизнес-пользователей на DevOps и команды ИТ-операций ошеломляет:они требуют, чтобы все решалось одним касанием приложения. Однако на внутреннем уровне решение проблем - это совсем другая игра; пользователи даже не представляют, насколько сложно найти проблему и решить ее.

Одна из самых больших проблем, с которыми сегодня сталкиваются ИТ-операторы и команды DevOps, - это возможность точно определять небольшие, но потенциально опасные проблемы в больших потоках больших данных, которые регистрируются в их среде. Проще говоря, это похоже на поиск иголки в стоге сена.

См. также: Как машинное обучение революционизирует цифровые предприятия

Если вы работаете в ИТ-отделе компании с онлайн-присутствием, которая может похвастаться круглосуточной доступностью, вот сценарий, который может показаться вам знакомым. Предположим, вам позвонил посреди ночи рассерженный клиент или ваш начальник пожаловался на неудачную транзакцию по кредитной карте или сбой приложения. Вы сразу подходите к своему ноутбуку и открываете систему управления журналами. Вы видите, что в установленный период времени зарегистрировано более ста тысяч сообщений - набор данных, который человек не может просмотреть построчно.

Так что же делать в такой ситуации?

Это история каждого ИТ-оператора и профессионала DevOps; они проводят много бессонных ночей, путешествуя по морю записей журнала, чтобы найти критические события, которые вызвали конкретное событие. Здесь на помощь приходит централизованная аналитика журналов в реальном времени. Это помогает им понять основные аспекты данных журнала и легко выявить основные проблемы. Благодаря этому процесс устранения неполадок превращается в прогулку по парку, что делает его короче и эффективнее, а также дает возможность экспертам предсказать будущие проблемы.

ИИ и его влияние на ИТ-операции и DevOps
Хотя искусственный интеллект (ИИ) был модным словом несколько десятилетий назад, теперь он широко применяется в различных отраслях для самых разных целей. Объединив большие данные, искусственный интеллект и знания человека, технологи и ученые смогли создать поразительные открытия и возможности, которые раньше были возможны только в научно-фантастических романах и фильмах.

По мере того как ИТ-операции становятся гибкими и динамичными, они также становятся чрезвычайно сложными. Человеческий разум больше не способен поддерживать скорость, объем и разнообразие потоков больших данных в повседневных операциях, что делает ИИ мощным и важным инструментом для оптимизации процессов анализа и принятия решений. Искусственный интеллект помогает заполнить пробелы между людьми и большими данными, давая им необходимый оперативный интеллект и скорость, чтобы значительно избавиться от бремени устранения неполадок и принятия решений в режиме реального времени.

Обращение к слону в комнате:как ИИ может помочь
Во всех вышеперечисленных ситуациях есть одно общее; этим компаниям необходимо решение, как обсуждалось в начале, которое помогло бы ИТ-специалистам и командам DevOps быстро находить проблемы в куче записей журналов. Разве не было бы легко определить эту единственную запись журнала, которая приводит к взлому среды и сбоям ваших приложений, если бы вы просто знали, какую ошибку ищете для фильтрации данных журнала? Конечно, это сократило бы объем работы вдвое.

Одним из решений может быть наличие платформы, которая собирала данные из Интернета обо всех видах связанных инцидентов, наблюдала, как люди, использующие аналогичные настройки, разрешали их в своих системах и просматривала вашу систему для выявления потенциальных проблем. Один из способов добиться этого - разработать систему, которая имитирует то, как пользователь исследует, отслеживает и устраняет неполадки в событиях, и позволяет ей понять, как люди взаимодействуют с данными, вместо того, чтобы пытаться анализировать сами данные. Например, эта технология может быть похожа на систему рекомендаций по продуктам Amazon и алгоритм Google PageRank, но она будет ориентирована на данные журнала.

Представляем когнитивные идеи
Недавняя технология реализует решение, предусмотренное в этом посте. Эта технология, которая в последнее время вызывает много шума, называется Cognitive Insights. Эта новаторская технология использует алгоритмы машинного обучения, чтобы сопоставить знания человеческой области с данными журналов, а также с репозиториями с открытым исходным кодом, дискуссионными форумами и социальными сетями. Используя всю эту информацию, он создает хранилище данных с актуальной информацией, которая может содержать решения широкого спектра критических проблем, с которыми ежедневно сталкиваются ИТ-операторы и группы DevOps.

Препятствия в реальном времени
Инженеры DevOps, менеджеры по ИТ-операциям, технические директора, вице-президент и директор по информационным технологиям сталкиваются с многочисленными проблемами, которые можно эффективно решить, интегрировав ИИ в анализ журналов и связанные с ними операции. Хотя существует несколько приложений Cognitive Insights, есть два основных варианта использования:

• Безопасность
  Распределенный отказ в обслуживании (DDoS) становится все более распространенным явлением. То, что раньше ограничивалось только правительствами, известными веб-сайтами и многонациональными организациями, теперь нацелено на выдающихся людей, малый и средний бизнес и средние предприятия.

Чтобы предотвратить такие атаки, важно иметь централизованную архитектуру журналирования для выявления подозрительных действий и выявления потенциальных угроз на основе тысяч записей. Для этого было доказано, что защита от DDoS-атак с помощью Cognitive Insights очень эффективна. Ведущие компании, такие как Dyn и British Airways, которые в прошлом понесли значительный ущерб от DDoS-атак, теперь имеют полноценную стратегию предотвращения DDoS-атак на основе ELK, чтобы держать хакеров в страхе и обезопасить свои операции от любых будущих атак. .

• ИТ-операции
  Разве не было бы замечательно, если все ваши журналы будут собраны в одном месте, и каждая запись будет тщательно отслеживаться и регистрироваться? Ну конечно. Вы сможете четко просматривать поток процессов и выполнять запросы, относящиеся к журналам из разных приложений, из одного места, что значительно повысит эффективность ваших ИТ-операций. Для решения одной из самых серьезных проблем, с которыми сталкиваются ИТ-операторы и команды DevOps, является возможность точно определять небольшие, но потенциально опасные проблемы в больших потоках данных журналов в своей среде. Именно это и делает Cognitive Insights. Поскольку ядро ​​этой программы основано на стеке ELK, она сортирует и упрощает данные и позволяет легко получить четкое представление о ваших ИТ-операциях. Asurion и Performance Gateway - прекрасные примеры, которые использовали Cognitive Insights и подняли свои ИТ-игры на новый уровень.
  

Хорошая интеграция ИИ может дать
Используя системы аналитики журналов на основе искусственного интеллекта, становится значительно проще находить иголку в стоге сена и эффективно решать проблемы. Такая система окажет значительное влияние на управление и деятельность всей организации. Как и проблемы компаний, описанные выше в этом блоге, интеграция ИИ с системой управления журналами принесет пользу:

✔ Повышение эффективности работы клиентов
✔ Мониторинг и поддержка клиентов
✔ Снижение рисков и оптимизация ресурсов
✔ Повышение эффективности за счет доступности данных журналов

Другими словами, Cognitive Insights и другие подобные системы могут оказать большую помощь в управлении журналами данных и устранении неполадок.

Rent-A-Center (RAC) - это компания из Техаса, входящая в список Fortune 1000, которая предлагает широкий спектр продуктов и услуг по аренде с выкупом. У него более 3000 магазинов и 2000 киосков в Мексике, Пуэрто-Рико, Канаде и США. Компания пыталась интегрировать два разных стека ELK, но ежедневная обработка 100 ГБ данных была слишком сложной задачей, не говоря уже о непомерных затратах и ​​времени, которые каждый день тратились на управление дисками, настройку памяти, дополнительные возможности ввода данных и другие технические проблемы. RAC перешла на Cognitive Insights, что дало им уверенность в том, что они смогут обнаруживать аномалии в будущем, и позволило довольно легко масштабировать постоянно растущий объем данных. Они воспользовались преимуществами специальной ИТ-команды, управляющей локальными и удаленными стеками ELK.

Роль открытого исходного кода в управлении журналами данных
Многие известные поставщики активно исследуют и тестируют ИИ в различных направлениях, чтобы повысить эффективность систем управления журналами данных. Некоторые из поставщиков:

Нет ничего удивительного в том, что ELK быстро становится частью этой тенденции, и все больше и больше поставщиков предлагают решения для ведения журналов. Это потому, что это стало отличным способом для компаний установить установку, не неся ошеломляющих первоначальных затрат. Это также позволяет использовать некоторые базовые возможности построения графиков и поиска, а для того, чтобы организации могли распознать проблемы в их стоге сена данных журнала, они могут выбрать новейшие технологии, такие как Cognitive Insights, чтобы быстро найти иглу и устранить основные проблемы.

Убедитесь, что вы участвуете в онлайн-обсуждении ИИ. Чтобы получить еще больше информации об искусственном интеллекте и больших данных, свяжитесь с Рональдом ван Луном в LinkedIn и Twitter.