Швидкість без стресу: як штучний інтелект переписує DevOps

Розробка програмного забезпечення вимагає створення та випуску нових продуктів з надзвичайною швидкістю, без перерв у безперервній розробці. Як основа сучасних команд розробників програмного забезпечення, DevOps відповідає на цей виклик. Однак попит зростає, і починають проявлятися недоліки. Вигорання панує, інструменти спостереження перевантажують команди шумом, а обіцянка швидкості розробки часто здається порожньою маркетинговою рекламою.

На щастя, штучний інтелект втручається, щоб допомогти DevOps. Його поєднання швидкості, розуміння та простоти — це ключ, який змінить ситуацію.

Що більшість компаній помиляються щодо спостережуваності

Запитайте будь-якого DevOps-інженера про спостережливість, і ви почуєте про інформаційні панелі, журнали, трасування та метрики. Компанії часто пишаються тим, що «відстежують усе», створюючи складні стеки моніторингу, які генерують нескінченні потоки даних.

Але ось у чому проблема: спостережуваність полягає не в тому, скільки даних ви збираєте. Натомість, вона полягає в розумінні історії, що стоїть за цими даними.

У будинку може бути 10 камер безпеки, але якщо жодна з них не спрямована на вхідні двері, ви можете пропустити зловмисника. На жаль, це ситуація, в якій опиняються багато команд: вони тонуть у метриках, але все ще не можуть визначити першопричину проблеми. Спостережуваність має спрощувати рішення, а не ускладнювати їх.

Бракує контексту.

Інструменти спостереження повинні пов'язувати крапки, допомагаючи командам зрозуміти, що важливо, і, найголовніше, чому це відбувається. Наприклад, замість того, щоб просто показувати, що використання процесора зростає, вони повинні пояснювати, чи пов'язано це з новими розгортаннями, моделями трафіку чи збоями служб основного потоку. Якщо вашій команді потрібен ступінь доктора філософії з науки про дані, щоб розібратися у вашому стеку моніторингу, ви не зрозуміли суті. Найкращі інструменти направляють вас до практичних висновків, які безпосередньо впливають на ваш бізнес.

Штучний інтелект тут відіграє ключову роль. Він допомагає командам DevOps пробиватися крізь шум, надаючи змістовний контекстний аналіз поведінки системи. Замість того, щоб змушувати інженерів просіювати гори необроблених даних, ШІ виявляє аномалії, співвідносить події та навіть пропонує способи вирішення. Цей зсув — це більше, ніж просто економія часу. Йдеться про те, щоб надати інженерам можливість зосередитися на вирішенні проблем, а не на їхньому пошуку.

Чому команди DevOps виснажуються

DevOps мав стати ключем до гармонізації розробки та операцій, але для багатьох команд це перетворилося на геркулесове завдання. Від DevOps-інженерів очікується, що вони будуть виконувати забагато функцій: розробку коду, масштабування інфраструктури, виправлення вразливостей безпеки, реагування на сповіщення о 2 годині ночі та оптимізацію швидкості — все це при забезпеченні бездоганної безперебійної роботи.

Замість одного робочого місця, це стало п'ятьма робочими місцями, об'єднаними в одне. Результат? Прогар.

Команди DevOps постійно перебувають у режимі гасіння пожежі, поспішаючи загасити одну пожежу за іншою, знаючи, що інша вже не за горами. Але така реактивна культура вбиває креативність, мотивацію та довгострокове мислення. Постійна присутність на чергуванні знижує здатність як окремих співробітників, так і всієї команди до інновацій та зростання.

Частина проблеми полягає в тому, як організації підходять до DevOps. Замість того, щоб розробляти системи, які можуть керувати собою, вони покладаються на інженерів як на людських пластирів, які латають погану архітектуру та виконують повторювану роботу, яку давно слід було автоматизувати. Такий підхід до надійності системи, що «орієнтовує людей на перше місце», є нестійким.

Штучний інтелект пропонує вихід. Автоматизуючи завдання з високим рівнем шуму, такі як вирішення проблем зі сповіщеннями, виявлення аномалій та кореляція журналів, ШІ може взяти на себе важку роботу, яка зараз виснажує людську енергію.

Замість того, щоб будити інженерів о 2:00 ночі через хибнопозитивні результати, ШІ може фільтрувати сповіщення та ескалювати лише ті, які дійсно важливі, надаючи командам можливість перейти від реактивного гасіння пожеж до проактивного вдосконалення системи. Коротше кажучи, ШІ не замінює DevOps, але полегшує навантаження, даючи інженерам простір для перепочинку, необхідний для досягнення успіху.

Як штучний інтелект може полегшити навантаження

Ідея інфраструктури, яка «підтримує себе сама», давно була мрією для DevOps. Зі штучним інтелектом це стає реальністюШтучний інтелект — це, по суті, помічник, якого бажає мати кожен DevOps-інженер, пропонуючи три ключові переваги: ​​виявлення аномалій у режимі реального часу, прогнозне моделювання збоїв, а також автоматизоване вирішення проблем і надання пропозицій.

Завдяки виявленню аномалій у режимі реального часу, штучний інтелект може позначати проблеми одразу після їх виникнення, виходячи за рамки типової «втоми від тривоги», яку відчувають багато команд. Аналізуючи закономірності та базові показники, штучний інтелект знає, що є нормальним, а що проблематичним, що призводить до меншої кількості хибнопозитивних результатів та швидшого виявлення реальних загроз.

Завдяки прогнозному моделюванню відмов, Штучний інтелект може виявляти проблеми сьогодення та передбачати завтрашніАналізуючи історичні тенденції, ШІ може передбачати такі проблеми, як виснаження ресурсів або вузькі місця в трафіку, і пропонувати рішення до того, як вони загостряться.

Зрештою, автоматизоване вирішення проблем та пропозиції дозволяють ШІ вийти за рамки сповіщень та вжити заходів. Наприклад, якщо сервіс виходить з ладу через обмеження пам'яті, інструмент на базі ШІ може автоматично масштабувати його. Або ж він може рекомендувати виправлення, пропонуючи інженерам відправну точку, а не залишаючи їх наосліп усувати несправності.

Перевага штучного інтелекту в DevOps полягає в тому, що він не намагається замінити інженерів. Він посилює їхню діяльність. Уявіть, що ви витрачаєте менше часу на перегляд журналів і більше часу на розробку систем, які рухають бізнес вперед. Це та обіцянка, яку дає штучний інтелект.

Збільшення швидкості розробки без шкоди для безпеки чи якості

Швидкість стала святим Граалем для команд розробників. Компанії хочуть випускати продукти швидше, виконувати ітерації швидше та швидше радувати клієнтів, але швидкість без обмежень може призвести до хаосу через низьку якість продуктів, ризики безпеки та розчарування користувачів. Отже, як компанії можуть збільшити швидкість, не спричиняючи катастроф?

Секрет полягає в усуненні тертя, а не в обходженні перешкод. Швидкість — це не стільки поспіх, скільки оптимізація процесів та усунення перешкод.

Замість того, щоб чекати на цикл контролю якості для виявлення помилок, автоматизовані системи можуть протестувати кожен фрагмент коду перед його об'єднанням. Штучний інтелект може навіть виявляти закономірності в невдалих збірках, надаючи розробникам корисні відгуки на ранній стадії.

Безпека не повинна бути другорядною думкою, доданою до конвеєра в кінці. Інструменти на базі штучного інтелекту можуть інтегрувати динамічне тестування безпеки на кожному етапі розробки, виявляючи вразливості до того, як вони потраплять у виробництво.

Розробникам не потрібно отримувати десяток схвалень для розгортання свого коду. Штучний інтелект може забезпечити дотримання правил, гарантуючи безпеку та ретельне тестування відправленого коду, не обтяжуючи команди ручними перевірками.

Дозволяючи штучному інтелекту виконувати повторювані завдання та забезпечувати якість, команди інженерів отримують автономію для швидкої роботи без шкоди для цінності. Швидкість полягає у створенні систем, де швидкість та стабільність працюють у гармонії.

Завдяки штучному інтелекту інженери більше не заглиблюються в журнали та не прокидаються через збої, яких можна уникнути. Вони стають архітекторами, які проектують системи, що навчаються, самовідновлюються та масштабуються автономно. Замість того, щоб тонути в шумі, вони працюють над значущими покращеннями, які сприяють бізнес-результатам. Штучний інтелект пришвидшує DevOps та відроджує людський підхід.

Замість спринту, майбутнє DevOps — це стабільний, сталий шлях до розумніших систем. А завдяки штучному інтелекту, команди нарешті можуть насолоджуватися швидкістю без стресу.

Зрештою, технології повинні надавати нам сили, а не виснажувати нас.