← vissza a főoldalra

AI

AI és mintázatfelismerés az üzemeltetésben

Az AIOps nem varázslat: statisztikai és gépi tanulási modellek, amelyek megtanulják a rendszer „normális” viselkedését, hogy az eltérést azelőtt jelezzék, mielőtt kieséssé válna.

A normális definíciója

Egy szolgáltatás terhelése napszakos és heti mintázatot követ (szezonalitás). Egy modell — például egy idősoros előrejelző — megtanulja ezt a mintázatot, és minden új mérést a várt tartományhoz mér. Ami kilóg belőle, az anomália.

A kulcs a jel és a zaj szétválasztása: nem minden kiugrás hiba, és nem minden hiba látszik egyetlen metrikán.

Mit old meg valójában

Az AIOps a riasztási zajt csökkenti és a gyökérok-keresést gyorsítja:

  • Anomália-detektálás felügyelet nélküli tanulással
  • Riasztás-korreláció: 200 riasztásból 1 esemény
  • Prediktív kapacitástervezés (mikor fogy el a tár, a memória)
  • Log-tömörítés: milliárd sorból a lényeges minta

Ember a hurokban

A modell javasol, a mérnök dönt. Az automatizált döntéstámogatás a felelősséget nem veszi el — felgyorsítja. A számok nem hazudnak, de értelmezni kell őket.

Kérdésed van ebben a témában? Vegyük fel a kapcsolatot.

Kapcsolatfelvétel