Just try to picture being at the helm of an e-commerce platform processing a mind-boggling number of transactions every minute. But it’s not just about handling the transactions. There’s a lot more to it. Every single click, purchase, and page load on the platform generates a sea of telemetry data, be it metrics, logs, or traces. And these come from an intricate web of microservices. The data thus collected plays a pivotal role in keeping the platform up and running smoothly, refining performance, and enhancing the user experience.
Yet, as is always the case, things can go south. Let’s take a sudden surge in checkout failures as an example. Suddenly, on-call engineers find themselves in an uncomfortable position where they are expected to quickly identify and fix the issue. To do so, they would have to navigate their way through a mountain of data. The traditional method of manually skimming through logs or dashboards isn’t just excessively time-consuming, but is also less effective when dealing with complex, distributed systems.
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.
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.
Looking at the bigger picture, as e-commerce continues to grow and systems continue to decentralize, the demand and need for intelligent observability will also increase. It’s not just about automating tasks. AI is gradually transforming into a critical partner in maintaining the health and performance of our digital platforms. And for organizations that have to deal with enormous amounts of telemetry data, investing in AI-powered observability has shifted from being optional to a necessity.
Aby uzyskać bardziej szczegółowe informacje na ten temat, zapoznaj się z artykułem Od terabajtów do spostrzeżeń: Architektura obserwowalności AI w świecie rzeczywistym na VentureBeat.
This website uses cookies.