تخطَّ إلى المحتوى

AIOps

تنبيهاتٌ أقلّ وأفضل عبر مقاييسكم وسجلّاتكم وتتبّعاتكم، وأدلّةُ تشغيلٍ مُختبَرةٌ تتصرّف بناءً عليها.

ما هذه الخدمة

تطبّق AIOps الربطَ وكشفَ الشذوذ على بيانات القياس التشغيليّة، فتتحوّل مئةُ تنبيهٍ مترابطٍ إلى حادثةٍ واحدةٍ بسببٍ مرجَّح. وهي تجلس فوق المقاييس والسجلّات والتتبّعات، وتجمع الأحداث المتّصلة معًا، وتكبح الضجيج، وتوجّه ما يتبقّى إلى الفريق القادر على التصرّف.

الشرطُ المسبق وجودُ بيانات قياسٍ تستحقّ التحليل. فالربطُ عبر أنظمةٍ لا تشترك في تسميةٍ متّسقةٍ أو طوابع زمنيّةٍ أو معرّفات خدماتٍ موحّدة ينتج هراءً واثقًا، وكشفُ الشذوذ على مؤشّرٍ لا يملكه أحد ينتج تنبيهاتٍ لا يتصرّف بشأنها أحد. ومعظمُ خيبات AIOps مشكلاتُ قياسٍ ترتدي عنوان الذكاء الاصطناعي.

متى تحتاجها

إن صدق أكثرُ من واحدةٍ ممّا يلي، فهذه عادةً نقطةُ البداية الصحيحة.

  • عطلٌ واحد يولّد مئات التنبيهات، ويجد مهندسُ المناوبة السببَ بقراءتها يدويًّا.
  • توقّف فريقكم عن قراءة قناة مراقبةٍ لأنّ ما يستدعي التصرّف فيها يكاد يكون معدومًا.
  • زمنُ تحديد السبب يستهلكه التنقّل بين أربع لوحاتٍ لا تتّفق فيما بينها.
  • الحادثة نفسها تُحلّ بالطريقة نفسها كلّ شهر، ولم يُؤتمت الإصلاح قطّ.

ما الذي يشمله النطاق

  • تقييمُ بيانات القياس: ما المُقاس، وما الناقص، وهل المعرّفات متّسقةٌ بما يكفي للربط أصلًا.
  • استيعابُ الأحداث وتوحيدُ صيغها عبر المقاييس والسجلّات والتتبّعات وأدوات المراقبة القائمة لديكم.
  • قواعدُ الربط وتقليل الضجيج، مضبوطةً على بيانات حوادثكم التاريخيّة أنتم.
  • كشفُ الشذوذ حيث تعجز العتبة الثابتة فعلًا، وعتباتٌ ثابتةٌ حيث تكفي.
  • أتمتةُ أدلّة التشغيل وتوجيهُ الحوادث، مع حصر المعالجة التلقائيّة في إجراءاتٍ وافقتم عليها صراحةً.

ما الذي تستلمه

المُخرَجما يحتويه
تدقيق القياس والتنبيهاتما هو مُقاس، وأيُّ التنبيهات أُطلقت خلال فترةٍ حديثة، وكم منها استدعى أيّ إجراءٍ فعلًا.
طبقة التوحيد والربطاستيعابٌ من أدواتكم القائمة بمعرّفات خدماتٍ متّسقة، يجمع الأحداث المترابطة في حوادث مفردة.
قواعد الكشف والتوجيهعتباتٌ مضبوطةٌ وكشفُ شذوذ، مع توجيهٍ إلى الفريق المالك للخدمة المتأثّرة لا إلى صندوق واردٍ مشترك.
أدلّة تشغيل مؤتمتةاستجاباتٌ مبرمَجةٌ لأنماط الأعطال المعروفة، لكلٍّ منها محفّزٌ محدَّدٌ ومسارُ تراجعٍ وسجلُّ تدقيق.

مخطّطٌ معماريٌّ مرجعيّ

مرجعٌ لا قالب. بيئتُك هي التي تقرّر أيَّ أجزائه ينطبق، وبأيّ ترتيبٍ يصل.

مخطّطٌ مرجعيٌّ لـ AIOps: طبقاتُ الاستيعاب والنموذج والأتمتةالاستيعاب: Metrics, Logs, Traces. النموذج: Correlation, Anomaly Detection, Noise Reduction. الأتمتة: Runbook Automation, Auto-remediation, Incident RoutingالاستيعابMetricsLogsTracesالنموذجCorrelationAnomaly DetectionNoise ReductionالأتمتةRunbook AutomationAuto-remediationIncident Routing
مخطّطٌ مرجعيٌّ لـ AIOps: طبقاتُ الاستيعاب والنموذج والأتمتة

كيف يُقاس النجاح

تُتَّفق المستهدفاتُ معك قبل بدء العمل، ويُرفَع التقريرُ عليها طوال مدّته.

  • نسبةُ التنبيهات إلى الحوادث قبل الربط وبعده، مقيسةً على البيئة الإنتاجيّة نفسها.
  • نسبةُ التنبيهات التي تؤدّي إلى إجراء، متابَعةً بوصفها مقياسَ نجاح تقليل الضجيج.
  • تغطيةُ أدلّة التشغيل: كم من أنواع حوادثكم المتكرّرة له استجابةٌ مؤتمتةٌ مُختبَرةٌ ومعتمَدة.

أسئلةٌ تُطرح علينا

  • هل سيحلّ هذا محلّ أدوات المراقبة لدينا؟

    لا، ولا ينبغي أن يحاول. تجلس AIOps فوق مراقبتكم القائمة، تستوعب أحداثها وتختصرها إلى ما يمكن التصرّف بشأنه. واستبدالُ قياسٍ يعمل مكلفٌ ونادرًا ما يعالج المشكلة، فالمشكلة عادةً أنّ شيئًا لا يربط بين الأدوات التي تشغّلونها أصلًا.

  • هل يمكنه معالجة الحوادث تلقائيًّا؟

    في أنماط الأعطال المعروفة ذات الاستجابة المبرمَجة والمُختبَرة، نعم — إعادةُ تشغيل خدمةٍ متوقّفة، أو تفريغُ طابور، أو توسيعُ مورد. أمّا المعالجة التلقائيّة لسببٍ استنتجته المنظومة ولم تؤكّده فهي الطريقة التي تتحوّل بها حادثةٌ صغيرة إلى كبيرة. وكلُّ إجراءٍ مؤتمتٍ معتمَدٌ صراحةً ومحدودُ النطاق وقابلٌ للتراجع ومسجَّل.

  • كم يحتاج من البيانات التاريخيّة؟

    ما يكفي من سجلّ الحوادث لضبط الربط على أحداثٍ حقيقيّة، وعادةً عدّةُ أشهر من التنبيهات مع نتائجها. وبدون ذلك تكون القواعد تخمينًا. وإذا لم يكن هذا السجلّ موجودًا بصيغةٍ صالحة، يصبح جمعُه بشكلٍ سليمٍ المرحلةَ الأولى لا خطوةً تُتجاوز.

  • بيانات القياس لدينا غير متّسقة. هل هذا مانع؟

    هو أوّل بندٍ في العمل. الربطُ يعتمد على القدرة على القول إنّ تنبيهًا من أداةٍ وسطرَ سجلٍّ من أخرى يشيران إلى الخدمة نفسها، لذا تأتي التسميةُ والمعرّفات المتّسقة قبل أيّ نموذج. ونفضّل إصلاح ذلك على بيع كشفٍ فوق بياناتٍ لا تحتمله.

  • هل يقلّل هذا عدد الموظّفين؟

    ليس ادّعاءً نطرحه. إنّه يغيّر ما ينفق الفريق وقته عليه: فرزٌ أقلّ للتنبيهات المكرّرة، ووقتٌ أكثر على الأسباب وعلى ما يمنع التكرار. وأيُّ استنتاجٍ يتعلّق بالملاك البشريّ يخصّكم وحدكم استنادًا إلى أرقامكم، ولن نضع استنتاجًا كهذا في عرضٍ فنّيّ.

  • بمَ يختلف هذا عن إعداد مراقبةٍ مضبوطٍ جيّدًا؟

    في بيئةٍ صغيرةٍ مستقرّة، غالبًا لا يختلف كثيرًا، ومجموعةُ عتباتٍ مضبوطةٍ جيّدًا هي الجواب الأرخص. وتستحقّ AIOps مكانها حين تكبر البيئة إلى حدّ أن يعبر العطلُ الواحد أنظمةً كثيرةً ويتوقّف الربطُ اليدويّ عن التوسّع. وسنخبركم على أيّ جانبٍ من هذا الخطّ تقعون.

اقرأ أيضًا

ابدأ بتقييم

أسرعُ طريقٍ إلى جوابٍ مفيد نظرةٌ قصيرةٌ محدَّدةُ النطاق على ما لديكم أصلًا.