AIOps / AI DevOps: AI w eksploatacji i dostarczaniu w chmurze

Wprowadzamy uczenie maszynowe i LLM do sposobu, w jaki budujesz i utrzymujesz chmurę: mniej, ale trafniejszych alertów, szybsze znajdowanie przyczyn, rutynowe incydenty naprawiane automatycznie i pipeline'y, które wyłapują problemy przed produkcją.

Porozmawiajmy o projekcie Wszystkie usługi

Co robimy

Zakres prac

Fundament observability
Spójne metryki, logi i trace'y z OpenTelemetry, mapa usług i jakość danych, od której zależą operacje oparte na AI.
Wykrywanie anomalii i korelacja alertów
Modele, które uczą się normalnego zachowania usług, wcześnie sygnalizują odchylenia i grupują powiązane alerty w jeden incydent.
Analiza incydentów wspierana przez AI
Asystenci oparci na LLM, którzy podsumowują incydenty, łączą je z ostatnimi wdrożeniami i zmianami konfiguracji oraz wskazują prawdopodobne przyczyny wraz z dowodami.
Automatyczna naprawa
Runbooki zamienione w automatyczne akcje (restart, skalowanie, failover lub rollback) z krokiem akceptacji tam, gdzie wymaga tego ryzyko.
AI w pipeline'ach CI/CD
Code review i generowanie testów wspierane przez AI, ocena ryzyka zmian i weryfikacja wydań w GitHub Actions, GitLab CI lub Azure DevOps.
Infrastruktura jako kod wspierana przez AI
Generowanie i przegląd kodu Terraform, Helm i Ansible z pomocą AI, połączone z politykami, wykrywaniem dryfu i akceptacją przez inżyniera.

Technologie

Typowe technologie

Nie jesteśmy przywiązani do jednego dostawcy: pracujemy w chmurach publicznych i prywatnych oraz dopasowujemy się do Twojego środowiska, licencji i kompetencji zespołu. To narzędzia, z których najczęściej korzystamy w tym obszarze.