Logz.io exploite l'IA pour faire des recommandations de réponse aux incidents

Par : Mike Vizard le 1er juin 2023

Logz.io a ajouté cette semaine une capacité d'apprentissage automatique supervisé à sa plate-forme d'observabilité qui réduit le délai moyen de résolution en faisant apparaître des recommandations pour résoudre les incidents.

Asaf Yigal, vice-président des produits pour Logz.io, a déclaré que la capacité de recommandation d'alerte ajoutée à la plate-forme Logz.io Open360 utilise l'intelligence artificielle (IA) pour modéliser les étapes qu'une équipe DevOps doit suivre pour résoudre un incident.

L'objectif est de réduire le temps nécessaire pour résoudre les incidents à un moment où les environnements informatiques deviennent de plus en plus complexes, a-t-il ajouté.

En fait, une récente enquête Logz.io a révélé que 75 % des personnes interrogées ont déclaré qu'il leur fallait actuellement des heures pour résoudre les problèmes de production, avec seulement 14 % satisfaits de leur temps moyen de résolution (MTTR) actuel. Au total, 41 % ont spécifiquement cité la surveillance et l'observabilité des environnements Kubernetes comme un défi principal.

Alert Recommendation est le dernier d'une série d'investissements dans l'IA réalisés par Logz.io. Auparavant, Logz.io intégrait la plate-forme d'intelligence artificielle générative (IA) ChatGPT pour afficher des liens vers des informations connexes et les meilleures pratiques pour résoudre les problèmes informatiques.

En général, les outils d'IA devraient permettre de gérer l'informatique à un niveau d'échelle qui élimine bon nombre des tâches d'ingénierie et d'analyse de données de bas niveau qui nécessitaient auparavant un effort manuel de la part d'une équipe d'ingénieurs DevOps. Si, par exemple, la plate-forme d'observabilité génère des recommandations pour résoudre les problèmes, il peut être moins nécessaire de créer des runbooks que les équipes DevOps créent généralement pour résoudre un large éventail de problèmes connus.

En plus de simplifier la détection de la cause première d'un problème, l'IA permet également aux membres moins expérimentés d'une équipe DevOps de résoudre un problème en utilisant les conseils générés par la plate-forme d'observabilité, a noté Yidal.

En effet, les technologies d'IA réduisent la charge cognitive requise pour être un membre efficace d'une équipe DevOps, a-t-il ajouté.

D'une manière ou d'une autre, il ne s'agit pas tant de savoir si l'IA sera appliquée à DevOps autant que dans sa mesure. De nombreuses tâches manuelles qui conspirent souvent pour créer des goulots d'étranglement DevOps devraient être considérablement réduites dans les mois à venir à mesure que de nouvelles avancées sont réalisées. Le défi consiste maintenant à déterminer la meilleure façon de réaffecter l'expertise DevOps en prévision de ces avancées.

Bien sûr, il y aura toujours un certain sentiment d'appréhension en ce qui concerne l'IA. Cependant, bon nombre des tâches qui sont sur le point d'être automatisées ont tendance à être fastidieuses. De nombreux professionnels DevOps aimeraient tout autant voir ces tâches devenir automatisées dans l'espoir de disposer de plus de temps pour relever des défis plus complexes.

Indépendamment de la motivation, la façon dont l'informatique est gérée est sur le point de changer. Il peut y avoir de nombreux cas où l'IA n'est pas à la hauteur de son battage médiatique initial, mais à mesure que les modèles d'IA sont exposés à plus de données, ils deviendront plus précis. Cela ne signifie pas, cependant, qu'il n'y aura pas toujours besoin d'un ingénieur DevOps pour s'assurer que ces algorithmes se comportent comme prévu.

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