Современные облачные среды генерируют миллионы строк журналов каждую минуту. Когда в сложной распределенной системе происходит незначительный сбой, традиционные инструменты мониторинга часто не могут обнаружить проблему до тех пор, пока конечные пользователи не сообщат о сбое. Фу...
Современные облачные среды генерируют миллионы строк журналов каждую минуту. Когда в сложной распределенной системе происходит незначительный сбой, традиционные инструменты мониторинга часто не могут обнаружить проблему до тех пор, пока конечные пользователи не сообщат о сбое. Фундаментальным узким местом в современном оперативном проектировании больше не является сбор данных. Узким местом является скорость, с которой оперативные группы могут анализировать необработанные данные телеметрии для выявления основных причин.
Строго полагаться на статические пороговые оповещения и фиксированные регулярные выражения уже недостаточно. Вот почему искусственный интеллект и машинное обучение быстро меняют непрерывную интеграцию, развертывание и управление инфраструктурой. Интеграция искусственного интеллекта в рабочие процессы DevOps позволяет обнаруживать аномалии в журналах в реальном времени, динамически определять пороговые значения и автоматически устранять инциденты.
Вот техническое описание того, как искусственный интеллект повышает эксплуатационную надежность и как построить конвейер машинного обучения для обнаружения аномалий журналов.
Узкое место статического мониторинга на основе правил
Традиционные системы мониторинга полагаются на фиксированные пороговые значения и заранее определенные правила. Инженер может настроить оповещение, которое будет срабатывать при использовании процессора.