Logz.io sfrutta l'intelligenza artificiale per fornire suggerimenti sulla risposta agli incidenti

Da: Mike Vizard il 1 giugno 2023

Logz.io questa settimana ha aggiunto una funzionalità di machine learning supervisionata alla sua piattaforma di osservabilità che riduce il tempo medio di risoluzione facendo emergere raccomandazioni per la risoluzione degli incidenti.

Asaf Yigal, vicepresidente del prodotto per Logz.io, ha affermato che la funzionalità Alert Recommendation aggiunta alla piattaforma Logz.io Open360 utilizza l'intelligenza artificiale (AI) per modellare i passaggi che un team DevOps deve completare per risolvere un incidente.

L'obiettivo è ridurre la quantità di tempo necessaria per risolvere gli incidenti in un momento in cui gli ambienti IT stanno diventando sempre più complessi, ha aggiunto.

Infatti, un recente sondaggio di Logz.io ha rilevato che il 75% degli intervistati ha affermato che attualmente impiegano ore per risolvere i problemi di produzione, con solo il 14% soddisfatto dell’attuale tempo medio di risoluzione (MTTR). Un totale di 41% ha citato specificamente il monitoraggio e l’osservabilità degli ambienti Kubernetes come una sfida primaria.

Alert Recommendation è l'ultimo di una serie di investimenti nell'intelligenza artificiale effettuati da Logz.io. In precedenza, Logz.io integrava la piattaforma di intelligenza artificiale generativa (AI) ChatGPT per far emergere collegamenti a informazioni correlate e migliori pratiche per la risoluzione dei problemi IT.

In generale, gli strumenti di intelligenza artificiale dovrebbero consentire di gestire l’IT a un livello di scala tale da eliminare molte delle attività di ingegneria e analisi dei dati di basso livello che in precedenza richiedevano uno sforzo manuale da parte di un team di ingegneri DevOps. Se, ad esempio, la piattaforma di osservabilità genera raccomandazioni per affrontare i problemi, potrebbe esserci meno necessità di creare runbook che i team DevOps in genere creano per affrontare un'ampia gamma di problemi noti.

Oltre a rendere più semplice individuare la causa principale di un problema, l’intelligenza artificiale consente anche ai membri meno esperti di un team DevOps di risolvere un problema utilizzando le indicazioni generate dalla piattaforma di osservabilità, ha osservato Yidal.

In effetti, le tecnologie IA stanno riducendo il carico cognitivo necessario per essere un membro efficace di un team DevOps, ha aggiunto.

In un modo o nell'altro, la questione non è tanto se l'intelligenza artificiale verrà applicata a DevOps quanto piuttosto in che misura. Molte delle attività manuali che spesso contribuiscono a creare colli di bottiglia DevOps dovrebbero essere significativamente ridotte nei prossimi mesi man mano che verranno compiuti ulteriori progressi. La sfida ora è determinare il modo migliore per riallocare le competenze DevOps in previsione di tali progressi.

Naturalmente, ci sarà sempre un certo senso di trepidazione quando si tratta di intelligenza artificiale. Tuttavia, molte delle attività che stanno per diventare automatizzate tendono ad essere noiose. Molti professionisti DevOps vedrebbero presto queste attività automatizzarsi nella speranza di avere più tempo a disposizione per affrontare sfide più complesse.

Indipendentemente dalla motivazione, il modo in cui viene gestita l’IT è destinato a cambiare. Potrebbero esserci molti casi in cui l’intelligenza artificiale non è all’altezza delle aspettative iniziali, ma man mano che i modelli di intelligenza artificiale vengono esposti a più dati, diventeranno più accurati. Ciò non significa, tuttavia, che non ci sarà sempre bisogno di un ingegnere DevOps per garantire che tali algoritmi si comportino come previsto.

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