Logz.io usa IA para apresentar recomendações de resposta a incidentes

Por: Mike Vizard em 1º de junho de 2023

A Logz.io adicionou nesta semana um recurso de aprendizado de máquina supervisionado à sua plataforma de observabilidade que reduz o tempo médio de correção, apresentando recomendações para resolver incidentes.

Asaf Yigal, vice-presidente de produto da Logz.io, disse que o recurso de recomendação de alerta adicionado à plataforma Logz.io Open360 usa inteligência artificial (IA) para modelar as etapas que uma equipe de DevOps precisa concluir para resolver um incidente.

O objetivo é reduzir o tempo necessário para resolver incidentes em um momento em que os ambientes de TI estão se tornando cada vez mais complexos, acrescentou.

Na verdade, uma pesquisa recente da Logz.io descobriu que 75% dos entrevistados disseram que atualmente levam horas para resolver problemas de produção, com apenas 14% satisfeitos com seu atual tempo médio para resolução (MTTR). Um total de 41% citou especificamente o monitoramento e a observabilidade dos ambientes Kubernetes como o principal desafio.

A Recomendação de Alerta é o mais recente de uma série de investimentos em IA que a Logz.io fez. Anteriormente, a Logz.io integrava a plataforma de inteligência artificial (IA) generativa ChatGPT para exibir links para informações relacionadas e melhores práticas para resolver problemas de TI.

Em geral, as ferramentas de IA devem possibilitar o gerenciamento de TI em um nível de escala que elimine muitas das tarefas de análise e engenharia de dados de baixo nível que anteriormente exigiam esforço manual de uma equipe de engenharia de DevOps. Se, por exemplo, a plataforma de observabilidade estiver gerando recomendações para solucionar problemas, pode haver menos necessidade de criar runbooks que as equipes de DevOps normalmente criam para abordar uma ampla gama de problemas conhecidos.

Além de tornar mais simples discernir a causa raiz de um problema, a IA também permite que membros menos experientes de uma equipe de DevOps resolvam um problema usando a orientação gerada pela plataforma de observabilidade, observou Yidal.

Com efeito, as tecnologias de IA estão reduzindo a carga cognitiva necessária para ser um membro efetivo de uma equipe DevOps, acrescentou.

De uma forma ou de outra, não é tanto uma questão de saber se a IA será aplicada ao DevOps, mas sim o grau. Muitas das tarefas manuais que geralmente conspiram para criar gargalos de DevOps devem ser significativamente reduzidas nos próximos meses, à medida que mais avanços forem feitos. O desafio agora é determinar a melhor forma de realocar o conhecimento de DevOps em antecipação a esses avanços.

Claro, sempre haverá algum receio quando se trata de IA. No entanto, muitas das tarefas que estão prestes a se tornar automatizadas tendem a ser tediosas. Muitos profissionais de DevOps gostariam de ver essas tarefas serem automatizadas na expectativa de que haja mais tempo disponível para enfrentar desafios mais complexos.

Independentemente da motivação, a forma como a TI é gerenciada está prestes a mudar. Pode haver muitos casos em que a IA não cumpre seu hype inicial, mas, à medida que os modelos de IA são expostos a mais dados, eles se tornam mais precisos. Isso não significa, no entanto, que nem sempre haverá a necessidade de um engenheiro de DevOps para garantir que esses algoritmos se comportem conforme o esperado.

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