IBM спонсировала этот пост.
Так называемый «практик DevOps» может быть разработчиком, членом эксплуатационной группы, инженером по обеспечению надежности сайта или заинтересованным лицом в бизнесе. Их всех объединяет то, что они должны иметь возможность интерпретировать данные телеметрии для принятия бизнес-решений.
То, с чем они сталкиваются, — это разрастание, разрозненность команд и проблемы с расходами. Добавьте к этому списку уверенность в том, что значительные инвестиции в наблюдаемость окупают себя.
«Если вы не собираете данные о том, что делает приложение, с посекундной детализацией и со 100-процентным охватом, вы в конечном итоге упускаете жизненный цикл или кратное число того, что на самом деле происходило внутри экосистемы приложения», — сказал Джейкоб Якенович, директор по управлению продуктами IBM, в эпизоде «В дороге» The New Stack Makers.
«Вы пропустите те пики и спады, которые дают вам ключевые сигналы о чем-то ошибочном или аномальном по своей природе, потому что вы проводите опрос, делаете производную или выборку. В конечном итоге вы получаете комбинированный набор технологий в приложении, которое является устаревшей технологией, а также облачную технологию в том же приложении».
В этом выпуске TNS Makers, записанном на KubeCon + CloudNativeCon North America в Атланте, я сел с Якеновичем, чтобы обсудить, как наблюдаемость должна адаптироваться и улучшаться к часто радикально меняющимся потребностям — и растущим проблемам с ценами.
Необходимы улучшения, чтобы системы наблюдения не только предлагали эффективный анализ, но и были доступны для любой заинтересованной стороны, независимо от того, являются ли они техническими пользователями или нет.
«Я думаю об этом как об услуге, которую я предоставляю своим конечным пользователям, и я хочу знать, является ли моя услуга здоровой с точки зрения конечного пользователя, и если есть проблема, мои операционные команды не работают с их интеллектуальной собственностью между ушами, приговором их вотчины, или они думают, что эта конкретная область более важна?» — сказал Якенович.
«Нет, они работают над конкретными вопросами — будь то P3 или P2, в контексте относительного влияния этих обстоятельств на бизнес в целом».
Интеграция ИИ: стиль надстроек и стиль блокировки
Исключить ИИ из разговоров о DevOps сегодня практически невозможно. А именно, то, как недавний выпуск Kubernetes теперь может справляться с рабочими нагрузками ИИ, было основной темой обсуждения на KubeCon. Так что же тогда остается наблюдаемости? По словам Якеновича, внедрение искусственного интеллекта и больших языковых моделей (LLM) в экосистемы приложений создает новые проблемы для наблюдения.
Он описал два основных подхода, которые технологи используют для интеграции этих возможностей: стиль надстройки и стиль блокировки. Стиль надстройки предполагает добавление новой службы или опыта, например чат-бота, к существующей рабочей нагрузке приложения. Если этот генеративный компонент ИИ не отвечает или совершает ошибки, конечный пользователь все равно может «вести дела приложения», — сказал Якенович.
Стиль блокировки предполагает интеграцию генеративного искусственного интеллекта для решения критических задач, таких как «проверка ложной информации, поступающей в приложение, или сведений о мошенничестве», — сказал он. В этом случае микросервис ИИ является частью «общего рабочего процесса работы, которую необходимо выполнить в данном приложении».
Компромисс между затратами и работоспособностью системы
Расходы остаются главной проблемой для организаций, особенно в связи с тем, что плата за использование облачных технологий и данных от крупных поставщиков продолжает расти. Огромные затраты, связанные со сбором всех телеметрических данных (в частности, стоимость входящих данных), стали серьезной проблемой.
Многие инструменты наблюдения пытаются фильтровать или ограничивать прием данных, чтобы помочь управлять этими расходами, переходя к расстановке приоритетов на основе влияния на бизнес, хотя это может затруднить диагностику системных проблем.
Ценовое давление не должно заставлять бизнес «закрывать глаза на свою операционную экосистему», сказал Якенович. Он утверждал, что организации не должны быть поставлены в такое положение, когда они должны решать, за какими приложениями они могут позволить себе наблюдать. Поскольку затраты на наблюдаемость достигают «10–12% вашего годового регулярного дохода с точки зрения счета или даже больше», — сказал он, — ситуация требует «повторного анализа».
Решение, предложенное IBM, состоит в том, чтобы предложить предсказуемую модель с фиксированной ценой. «Вы хотите знать, какой будет цена, прежде чем приступить к делу», — сказал он. «Напротив, я действительно хочу воспользоваться этим новым вариантом использования или функцией, но мне нужно взглянуть на меню и понять, каков этот бюджет, а затем мне нужно открыть электронную таблицу, чтобы попытаться рассчитать математическую формулу того, как потенциально будет выглядеть счет».
Посмотрите полный выпуск, чтобы узнать больше о нашем разговоре.
IBM помогает организациям преодолеть сложность ИТ-операций с помощью стратегии автоматизации, которая плавно соединяет приложения и системы с помощью автоматизации на основе искусственного интеллекта и API, обеспечивая динамическую, масштабируемую и интеллектуальную системную интеграцию посредством унифицированного опыта. Узнайте больше ТЕНДЕНЦИОННЫЕ ИСТОРИИ YOUTUBE.COM/THENEWSTACK Технологии развиваются быстро, не пропустите ни одной серии. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы смотреть все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. ПОДПИСАТЬСЯ Группа, созданная в Sketch. BC Gain — основатель и главный аналитик ReveCom Media. Его одержимость компьютерами началась, когда в начале 1980-х он взломал консоль Space Invaders, чтобы играть весь день за 25 центов в местном игровом зале. Затем он… Подробнее от Б. Кэмерона Гейна.
