Cloud Canaries надає набір легких агентів, які використовують нейронну мережу для виявлення проблем, моніторингу продуктивності в режимі реального часу та визначення способів вирішення проблем інженерії програмного забезпечення, повідомляє DevOps.
Генеральний директор компанії Марк Каллахан заявив, що Intelligent Canaries — це легкі агенти, які можуть розгорнути команди DevOps. Вони викликають платформу Cloud Intelligence, розроблену компанією. Замість того, щоб інструментувати кожне ІТ-середовище, Intelligent Canaries розроблено для розгортання за потреби.
Такий підхід усуває необхідність покладатися на платформу спостережень, яка має постійно збирати величезні обсяги журнальних даних, щоб отримати корисну інформацію. Проблема полягає в тому, що загальна вартість такого підходу до спостережуваності вимагає великих інвестицій. Intelligent Canaries навпаки є легшою альтернативою, яка використовує технологію нейронної мережі, вбудовану у хмарний сервіс, за невелику частку вартості платформи спостереження.
Intelligent Canaries забезпечує такий самий зворотний зв’язок у режимі реального часу щодо продуктивності системи, як і платформа спостереження, яку команди DevOps використовують для моніторингу ключових показників і забезпечення роботи систем у прийнятних параметрах.
Також команди DevOps можуть використовувати Intelligent Canaries для автономного вдосконалення процесів, продуктивності та надійності робочих процесів, поступово покращуючи основну причину потенційних проблем або аномалій.
Крім того, команди DevOps можуть використовувати Intelligent Canaries для моніторингу впливу внесених змін на ІТ-середовище.
Спостережуваність завжди була основним принципом DevOps, але більшість ІТ-команд покладаються на інструменти моніторингу, які дозволяють їм відстежувати набір попередньо визначених показників. Однак ці показники не надають доступу до даних журналу, які команди DevOps можуть запитувати, щоб визначити першопричину проблеми.
Проблема полягала в тому, що збір даних журналу вимагає від ІТ-команд спочатку інструментувати програми для збору даних, які вони можуть запитувати. Навіть після того, як ці дані зібрано, потрібно створити типи запитів, які можуть виявити першопричину проблеми. Це останнє завдання стає простішим із появою алгоритмів машинного навчання, що здатні пропонувати, які запити виконувати, але воно все одно вимагає достатнього досвіду DevOps.
Cloud Canaries обґрунтовує альтернативний підхід до агента оптимізації, який команди DevOps можуть легко розгорнути, щоб точно визначити першопричину проблеми, для визначення якої раніше могли знадобитися дні або навіть тижні.
Читайте також на ProIT: Зростає потреба у промисловому DevOps. Опитування 200 керівників організацій, які мають доходи понад $350 мільйонів, виявило, що помилки промислового кодування спричиняють зупинку виробництва в середньому на 31 годину, що коштує $4,2 мільйона на годину, тобто $126 мільйонів збитків за зупинку.
Підписуйтеся на ProIT у Telegram, щоб не пропустити жодної публікації!
