Реактивный подход vs. AIOps: почему пора меняться?

Представьте себе ситуацию: сервер выходит из строя в самый разгар рабочего дня, клиенты не могут получить доступ к вашим услугам, а команда IT в спешке пытается устранить проблему. Знакомо? Такая реальность была нормой для многих компаний, пока на горизонте не появился AIOps — революционный подход, который позволяет предсказывать сбои и предотвращать их до того, как они нанесут ущерб. В этом материале мы разберем, почему реактивный подход больше не отвечает вызовам современного бизнеса, и как AIOps меняет правила игры.

Реактивный подход: «Тушим уже распространившиеся пожары»

Реактивный подход — это стратегия, при которой команды IT реагируют на инциденты только после их возникновения. Это означает, что проблема уже существует, когда начинается работа над ее устранением. Этот подход заключается в установке оповещений, которые следят за ключевыми метриками. Если метрики превышают заданный порог, система запускает тревогу и информирует инженеров о сбое. Вы можете также собирать логи, метрики и трассировки, но не обращать на них внимания, пока система не подаст сигнал о проблеме. Такие действия составляют основу реактивного мониторинга.

Однако в современных условиях этот подход уже не справляется с растущими требованиями. Одной из ключевых проблем является задержка между моментом возникновения инцидента и его устранением. Такие задержки часто оборачиваются финансовыми и репутационными потерями. По данным Gartner, простой IT-систем обходится компаниям в среднем в $5600 за минуту. Это особенно критично для компаний, где время простоя напрямую влияет на удовлетворенность клиентов и доходы.

Еще одна проблема — так называемая «усталость от алертов». Современные IT-инфраструктуры генерируют огромные объемы уведомлений, многие из которых оказываются ложными или несущественными. Перегрузка информацией снижает внимание и продуктивность сотрудников, а это может привести к тому, что серьезные проблемы останутся незамеченными до тех пор, пока не станет слишком поздно.

Кроме того, традиционные инструменты мониторинга и аналитики не в состоянии справиться с увеличением объема и сложности данных. Системы, работающие на основе жестко заданных правил, неэффективны в условиях, где каждый день возникает что-то новое. Это делает реактивный подход не только медленным, но и дорогостоящим: чем сложнее инфраструктура, тем больше времени требуется на ручной анализ данных и устранение проблем.

Таким образом, реактивный подход больше не соответствует вызовам, стоящим перед современными IT-отделами. Он слишком медленный, требует значительных человеческих ресурсов и не обеспечивает нужного уровня надежности и производительности. Именно эти проблемы делают AIOps лучшей альтернативой, предлагающей проактивный и автоматизированный способ управления IT-операция

Переход к AIOps: проактивное управление

AIOps — это подход, который объединяет искусственный интеллект, машинное обучение и автоматизацию для управления IT-операциями. Он позволяет анализировать огромные объемы данных в реальном времени, выявлять закономерности, предсказывать потенциальные проблемы и автоматически принимать меры для их предотвращения. Это не просто инструмент, а стратегическая трансформация в управлении IT-инфраструктурой.

Одна из ключевых функций AIOps — обработка данных из множества источников, включая логи, метрики производительности, информацию о сети и даже внешние данные, такие как погодные условия или рыночные тренды. Используя машинное обучение, AIOps выделяет аномалии и определяет их корневые причины.

Традиционные оповещения нацелены на «известные проблемы» и «известные неизвестности». Это могут быть:

• Известные проблемы: например, рост нагрузки на базу данных после увеличения трафика пользователей.
• Известные неизвестности: ситуация, о которой известно, но причина пока не определена, например, внезапное замедление HTTP-ответов.

ML позволяет выйти за эти рамки и искать аномальное поведение. Если система начинает демонстрировать необычные для неё характеристики, особенно связанные с конкретной метрикой или типом логов, ML может сгенерировать оповещение. Это создаёт дополнительную защиту к традиционным сигналам и позволяет выявлять новые проблемы, относящиеся к категории «неизвестные неизвестности».

Например, ошибка может проявляться только при одновременном выполнении нескольких условий: время суток, количество пользователей на сайте и нагрузка на систему. Такие проблемы трудно обнаружить, они часто остаются незамеченными до следующего сбоя.

С помощью сигналов машинного обучения вы можете выявить такие инциденты на ранних этапах, проанализировать аномальное поведение и получить важные инсайты о работе вашей системы. Это снижает зависимость от реактивного подхода «подождём, пока это случится снова» и повышает устойчивость и стабильность всей инфраструктуры.

Еще одна важная возможность AIOps — автоматизация ответных действий. Вместо того чтобы ждать вмешательства человека, платформа может самостоятельно перераспределить ресурсы, перезапустить сервис или применить корректирующие меры. Это существенно сокращает время реакции и минимизирует риски.

AIOps также поддерживает проактивный подход к управлению. Используя исторические данные и прогнозные модели, система может предсказывать потенциальные сбои и предпринимать шаги для их предотвращения. Например, если прогнозируется увеличение трафика в праздничный период, AIOps заранее выделит дополнительные ресурсы для обеспечения бесперебойной работы.

Переход на AIOps приносит бизнесу значительные преимущества:

Сокращение простоев. Благодаря прогнозированию и автоматическому устранению проблем, компании минимизируют риски сбоев, что особенно важно для клиенториентированных сервисов.

Экономия ресурсов. AIOps снижает нагрузку на IT-команды, позволяя автоматизировать рутинные задачи и сосредоточиться на стратегических инициативах. По данным Forrester, компании, внедрившие AIOps, снизили операционные расходы на 30-40%.

Улучшение пользовательского опыта. Предотвращение проблем до их возникновения обеспечивает стабильность сервисов и высокий уровень удовлетворенности клиентов.

Повышение прозрачности. Руководство получает доступ к аналитическим отчетам о состоянии IT-инфраструктуры, что облегчает процесс принятия решений и стратегического планирования.

Масштабируемость. AIOps легко адаптируется под растущие объемы данных и изменяющиеся потребности бизнеса, что делает его идеальным решением для динамичных организаций.

Сравнение реактивного подхода и AIOps

Проактивный мониторинг — это разница между «тушением пожаров» и «предупреждением проблем». Подходы проактивного мониторинга дают системе возможность «говорить», не дожидаясь инцидентов или сбоев для предоставления данных. Если этот подход объединить со стратегией машинного обучения, IT-система сможет не только информировать о нежелательном (но не критическом) поведении, но и подавать сигналы о новых, потенциально  опасных событиях, которые ранее даже не рассматривались. Это позволяет эффективно использовать данные наблюдаемости для достижения ваших операционных и коммерческих целей.

Если вы хотите избежать простоев, оптимизировать ресурсы и укрепить позиции вашего бизнеса на рынке, пора задуматься о внедрении AIOps. Это не просто технология — это стратегический инструмент для управления ИТ в условиях современного мира.

Artimate — это российская аналитическая AIOps-платформа для полного контроля над сложной IT-инфраструктурой. Она помогает снижать информационный шум, ускорять решение инцидентов и прогнозировать проблемы с помощью технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Подробнее ознакомиться с решением можно тут