ML-аналитика в ИТ-мониторинге

Почему AIOps лучше традиционных подходов к IT-мониторингу?

Традиционные системы мониторинга ограничены статическими порогами, ручной обработкой событий и фрагментированной картиной IT-инфраструктуры. С ростом сложности IT-ландшафтов такие инструменты не справляются с объёмом данных и не обеспечивают оперативного реагирования на инциденты. Более того, их использование часто предполагает участие высококвалифицированных специалистов, которые вручную разрабатывают низкоуровневые правила поведения в различных ситуациях.

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) — это новый стандарт ИТ мониторинга, который сочетает в себе искусственный интеллект, ML и автоматизацию. AIOps не просто фиксирует события, а анализирует их в реальном времени, создавая высокоуровневые сущности, понятные человеку. AIOps выявляет аномалии, прогнозирует инциденты и предлагает проактивные решения — это те возможности, которые недоступны традиционным инструментам. В результате проблемы не только удается устранить быстрее, но и предотвратить их возникновение.

Преимущества AIOps по сравнению с традиционными системами ИТ-мониторинга

Прогноз
Анализ
Автоустранение пробл
Фильтрация
Самообучение
Интеграция
Оптимизация

Предотвращение сбоев до их возникновения

В отличие от традиционного мониторинга, который фиксирует инциденты только после их появления, AIOps анализирует логи, метрики и события в реальном времени, выявляя аномалии и предотвращая сбои. Например, платформа может предсказать рост нагрузки на сервер из-за сезонного всплеска трафика и автоматически перераспределить ресурсы.

Глубокий анализ данных и выявление скрытых зависимостей

Традиционные системы работают по статическим правилам и не видят сложных взаимосвязей. AIOps использует машинное обучение, чтобы анализировать данные из нескольких источников (логов, сетевых метрик, поведения пользователей), выявлять первопричины сбоев и прогнозировать потенциальные уязвимости. Например, система может обнаружить, что снижение производительности вызвано не серверной перегрузкой, а неэффективными запросами к базе данных.

Автоматическое устранение проблем

В традиционном мониторинге администраторы вручную анализируют алерты и принимают решения. AIOps автоматизирует этот процесс: при обнаружении отклонений система может самостоятельно выполнить корректирующие действия, например, перезапустить зависший сервис или перераспределить нагрузку между серверами. Это снижает время реакции и исключает человеческий фактор, устраняя проблему без вмешательства оператора.

Фильтрация алертов и устранение «шума»

Стандартные системы мониторинга часто генерируют тысячи уведомлений, большая часть из которых не несёт критической информации. Это приводит к «усталости от алертов» (alert fatigue) и пропуску действительно важных событий. AIOps автоматически группирует и коррелирует алерты, исключая ложные срабатывания и выделяя ключевые инциденты. Например, система может сгруппировать тысячи алертов о перегрузке сети в единый инцидент и исключить дублирующие уведомления, уменьшая информационный шум.

Самообучение и адаптация к изменениям

Традиционные системы мониторинга требуют постоянной настройки и обновления правил. AIOps использует алгоритмы машинного обучения, которые анализируют исторические данные, предсказывают поведение системы и адаптируются к изменениям инфраструктуры. Например, если в компании внедрили новый облачный сервис, AIOps автоматически настроит его мониторинг без необходимости ручного вмешательства.

Интеграция с бизнес-метриками и DevOps-процессами

Традиционный мониторинг ограничивается техническими параметрами (нагрузка на сервер, отклик базы данных). AIOps связывает ИТ-операции с бизнес-показателями, например, с уровнем удовлетворенности пользователей или влиянием инцидентов на доход компании. Это помогает бизнесу быстрее принимать решения, минимизируя убытки от простоев. Например, система может выявить, что замедление работы сайта приводит к снижению конверсии на 15%, и автоматически увеличить серверные мощности.

Снижение операционных затрат и ускорение реагирования

По данным Forrester, компании, внедрившие AIOps, сократили расходы на поддержку ИТ-инфраструктуры на 30-40% за счёт автоматизации и сокращения времени простоя. В крупных корпорациях, таких как Netflix и PayPal, AIOps уже используется для обработки миллионов событий в секунду, избегая ручного вмешательства в устранение большинства проблем. AIOps выявит неэффективное распределение облачных ресурсов и оптимизирует их использование.

Artimate — это настоящий AIOps с AI и ML
Artimate — это полноценное AIOps-решение, которое использует мощь ИИ и машинного обучения для трансформации подхода к управлению IT-инфраструктурой

Как мы используем ML

Кластеризация

Этап кластеризации автоматически превращает большие объёмы низкоуровневых событий в малое число высокоуровневых групп — «кластеров». Их проще понимать и с ними работать. Также, в Artimate можно:

  • редактировать получившиеся кластеры удобным образом (что нехарактерно для классических реализаций машинного обучения);
  • связывать кластеры отношениями, строя карты причинно-следственных связей.

Все эти шаги позволят упростить уже потоковые данные на этапе классификации.

Классификация

Этап классификации в Artimate опирается на уже настроенные кластеры. Он позволяет группировать поток событий в реальном времени, обновляя кластеризацию при появлении новых значимых данных. Благодаря этому система адаптируется к изменениям в инфраструктуре и автоматически поддерживает актуальность группировок событий. Такой подход избавляет от необходимости вручную сортировать новые данные, значительно сокращая время на их обработку и оптимизируя рабочие процессы.

Корреляция

На основе данных кластеризации Artimate создаёт наглядную Карту процессов — графическое отображение причинно-следственных связей между компонентами системы. Эта карта позволяет:

  • прогнозировать развитие инцидентов, анализируя влияние одного компонента на другие;
  • быстро находить первопричины сбоев;
  • выявлять неожиданные зависимости, которые сложно заметить вручную;
  • глубже понять работу системы и её внутренние процессы.

Поиск аномалий

Artimate фиксирует аномалии, которые часто остаются незамеченными при традиционном мониторинге:

  • локальные изменения в активности компонентов, которые не видны на обобщённых дашбордах;
  • нестандартные последовательности событий, скрытые среди сотен штатных операций;
  • необычные ситуации, которые невозможно обнаружить вручную;
  • аномальное поведение как отдельных метрик, так и их групп, указывающее на потенциальные риски.
  • Такой подход обеспечивает максимально точное выявление скрытых проблем и позволяет компаниям предотвращать сбои ещё до их возникновения.

Artimate — это интеллектуальная система, которая выходит за рамки обычного IT-мониторинга

Это AIOps-платформа, которая с помощью искусственного интеллекта повышает надежность IT-инфраструктуры, снижает издержки и минимизирует риски простоев