A New Relic szerint az autonóm üzemeltetés azzal kezdődik, mi fontos

A nagy rendszerekben nehéz eldönteni, mire kell figyelni

A szoftverkörnyezetek összetettebbé válásával a mérnökcsapatoknak egyre több alkalmazás, szolgáltatás, Kubernetes-fürt, adatbázis, felhős infrastruktúra és az ezek közötti függőség működését kell követniük. Az observability, vagyis a megfigyelhetőség rendszerei nagy mennyiségű telemetriát gyűjtenek, ez azonban önmagában még nem mutatja meg, mely állapotok igényelnek vizsgálatot.

A New Relic október 13-án közzétett bejegyzése szerint a csapatoknak továbbra is meg kell határozniuk, mit figyeljenek, hol szükséges riasztási lefedettség, és hogyan alkalmazzák következetesen a megfigyelési gyakorlatokat a folyamatosan változó környezetekben. Hagyományosan egy mérnök állítja be a figyelt elemeket és a megfelelő riasztási feltételeket, majd ugyanezt meg kell ismételni az új szolgáltatások és infrastruktúra megjelenésekor.

Ez különösen nehezen fenntartható akkor, amikor egy szervezet több ezer vagy több tízezer, állandóan változó entitást kezel. A kihívás a vállalat szerint nem pusztán a riasztások létrehozása, hanem a hasznos és egységes lefedettség fenntartása is.

A Smart Alerts korábbi telemetriából ad ajánlásokat

A New Relic Smart Alerts a rendszerek korábbi működését bemutató telemetriát elemzi, és ez alapján ajánl riasztási lefedettséget. Így a mérnököknek nem minden egyes megfigyelési döntést üres lapról kell elkezdeniük, a platformon már rendelkezésre álló működési adatokból is kiindulhatnak.

A megoldás nem veszi ki a mérnököket a folyamatból, és a New Relic szerint nem módosítja folyamatosan a riasztási küszöbértékeket az alkalmazások viselkedésének változásával. A küszöbérték-alapú riasztás továbbra is fontos része a megfigyelhetőségnek. A változás abban áll, hogy kevesebb kézi munkára lehet szükség a megfelelő riasztási lefedettség meghatározásához és létrehozásához.

A cél a vállalat megfogalmazása szerint nem több riasztás létrehozása önmagáért, hanem a jelentőséggel bíró lefedettség gyorsabb és következetesebb kialakítása. A mérnökcsapatok közben megtarthatják az irányítást a saját környezetükhöz illő megfigyelési stratégia felett. A történelmi telemetria különösen nagy, felhőalapú rendszereknél segíthet csökkenteni az ismétlődő konfigurációs munkát.

Az AI eredményessége is a felismerés minőségétől függ

A New Relic szerint az AI segíthet az incidensek kivizsgálásában, az összetett telemetria értelmezésében, a releváns körülmények kiemelésében és annak feltárásában, hogy mi történhetett. A fejlett következtetési képesség azonban önmagában nem oldja meg az üzemeltetési problémát. Az utólagos vizsgálat hasznossága részben attól függ, hogy milyen minőségű és mennyire releváns jelek indítják el.

Hiányos megfigyelési lefedettség esetén fontos állapotok maradhatnak figyelem nélkül. Ha pedig túl sok alacsony értékű értesítés keletkezik, a reagálóknak először el kell választaniuk a valóban fontos jeleket a zajtól. A Smart Alerts a vállalat szerint ezt a kiindulási réteget erősíti, de maga nem vizsgálja ki az incidenseket, és nem határozza meg a megfelelő választ.

A New Relic autonóm üzemeltetésről alkotott megközelítésében a telemetria, a felismerés, a megbízható működési kontextus, az AI által támogatott vizsgálat, a munkafolyamatok, az irányítás és az emberi döntés együtt alkotnak egy működési modellt. A vállalat szerint a folyamat alapja az, hogy a csapatok először megbízhatóan felismerjék, mi érdemel figyelmet.