Od terabajtów do spostrzeżeń: Jak sztuczna inteligencja rewolucjonizuje obserwowalność w nowoczesnych platformach handlu elektronicznego
Utonięcie w danych: Współczesna sytuacja w handlu elektronicznym
Wystarczy wyobrazić sobie bycie u steru platformy e-commerce przetwarzającej oszałamiającą liczbę transakcji na minutę. Ale nie chodzi tylko o obsługę transakcji. To o wiele więcej. Każde pojedyncze kliknięcie, zakup i załadowanie strony na platformie generuje morze danych telemetrycznych, czy to metryk, logów czy śladów. A te pochodzą ze skomplikowanej sieci mikrousług. Zebrane w ten sposób dane odgrywają kluczową rolę w utrzymaniu płynnego działania platformy, poprawie wydajności i zwiększeniu komfortu użytkowania.
Jednak, jak to zawsze bywa, sprawy mogą przybrać zły obrót. Jako przykład weźmy nagły wzrost liczby awarii kas. Nagle dyżurni inżynierowie znajdują się w niewygodnej sytuacji, w której oczekuje się od nich szybkiego zidentyfikowania i naprawienia problemu. Aby to zrobić, musieliby przebrnąć przez górę danych. Tradycyjna metoda ręcznego przeglądania dzienników lub pulpitów nawigacyjnych jest nie tylko zbyt czasochłonna, ale także mniej skuteczna w przypadku złożonych, rozproszonych systemów.
Sztuczna inteligencja na ratunek
Jednak w takich burzliwych sytuacjach kojący promyk nadziei często pojawia się w postaci sztucznej inteligencji. Coraz więcej nowoczesnych platform obserwowalności wykorzystuje sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do automatyzacji wykrywania anomalii, tworzenia powiązań między zdarzeniami w różnych usługach, a nawet przewidywania potencjalnych problemów, zanim faktycznie wystąpią. Nagle ilości nieprzetworzonych danych są przekształcane w cenne spostrzeżenia, na podstawie których można podjąć odpowiednie działania. Zespoły są teraz w stanie reagować na incydenty szybciej i z dużo większą dokładnością.
Obserwowalność oparta na sztucznej inteligencji przejmuje kontrolę
Firmy zaczęły obecnie tworzyć architektury obserwowalności oparte na sztucznej inteligencji, które płynnie łączą się z istniejącymi potokami DevOps. Architektury te zazwyczaj obejmują jeziora danych do przechowywania danych telemetrycznych, silniki do analizy w czasie rzeczywistym, a także modele AI, które mogą rozpoznawać wzorce i anomalie. Co to wszystko daje? Skrócenie średniego czasu rozwiązania problemu (MTTR), mniej fałszywych alarmów i ogólnie solidniejsza infrastruktura.
Patrząc z szerszej perspektywy, wraz z rozwojem handlu elektronicznego i dalszą decentralizacją systemów, zapotrzebowanie na inteligentną obserwowalność również wzrośnie. Nie chodzi tylko o automatyzację zadań. Sztuczna inteligencja stopniowo przekształca się w krytycznego partnera w utrzymaniu zdrowia i wydajności naszych platform cyfrowych. A dla organizacji, które mają do czynienia z ogromnymi ilościami danych telemetrycznych, inwestowanie w obserwowalność opartą na sztucznej inteligencji zmieniło się z opcjonalnego w konieczność.
Aby uzyskać bardziej szczegółowe informacje na ten temat, zapoznaj się z artykułem Od terabajtów do spostrzeżeń: Architektura obserwowalności AI w świecie rzeczywistym na VentureBeat.
