На Хабре вышел репортаж с продуктовой аллеи DevOpsConf 2026 — конференции, где ежегодно собираются разработчики инженерных инструментов для DevOps и DevSecOps. Автор обошел стенды и поговорил с командами, чтобы понять, какие боли российского рынка мониторинга, безопасности и инфраструктуры сейчас решают реальные продукты, а не маркетинговые презентации. Среди прочих в обзор попала и наша AIOps-платформа Artimate:
Artimate: из потока алертов в кабинет инцидента
Artimate от Prooftech IT — AIOps-платформа, которая выступает единым интерфейсом для данных ИТ-мониторинга, использует ML для корреляции событий, поиска первопричин и помогает раньше выявлять признаки деградации и снижать риск влияния на бизнес-сервисы. Цель сервиса — обеспечить SLA доступности сервисов на том уровне, который компания заявляет заказчикам.
Механика Artimate строится вокруг инцидента как контролируемого объекта. Платформа забирает события из систем мониторинга, нормализует данные, кластеризует сообщения, выделяет шаблоны и семантические группы, например, проблемы с памятью, диском, авторизацией, а затем строит корреляционный граф между кластерами событий. На выходе инженер получает «кабинет инцидента»: историю деградации, связанные события, затронутые сервисы и хосты, а также гипотезу первой причины.
«Главное, что наша команда придумала, — кабинет инцидента. Это объект, в котором собрана вся информация о деградации», — объяснял Никита на стенде Artimate.
С точки зрения интеграций чаще всего упоминаются Zabbix, Besloy и Prometheus; также коннекторы к Glaber, Astra Monitoring , wiSLA, Zabbix и универсальный коннектор для систем, которые не входят в популярный набор. Это важная деталь: AIOps не появляется из воздуха. Он требует нормализации и качественной разметки входных данных. Поэтому нормализация — первый и самый важный этап внедрения.
Эффект Artimate предлагается измерять инженерными метриками: MTTA — время до принятия инцидента в работу, MTTR — время реакции, поиска первопричины и решения, а также показатели дедупликации, агрегации и сжатия потока событий. Улучшение метрик достигается через увеличение скорости реакции и качества обработки инцидентов.
Если исходные алерты плохо размечены, пороги хаотичны, а сервисная модель не описана, AIOps-инструмент сначала покажет эту проблему. Быстрого «магического» снижения шума из коробки продукт не обещает; наоборот, эффект появляется в процессе совместной настройки платформы и данных.
