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Presentato da Elastic
I registri sono destinati a diventare lo strumento principale per scoprire il “perché” nella diagnosi degli incidenti di reteGli ambienti IT moderni hanno un problema di dati: sono troppi. Le organizzazioni che devono gestire l’ambiente aziendale si trovano sempre più a dover rilevare e diagnosticare i problemi in tempo reale, ottimizzare le prestazioni, migliorare l’affidabilità e garantire sicurezza e conformità , il tutto con budget limitati.Il moderno panorama dell’osservabilità offre numerosi strumenti che offrono una soluzione.
La maggior parte ruota attorno ai team DevOps o ai Site Reliability Engineer (SRE) che analizzano log, metriche e tracce per individuare pattern, capire cosa sta accadendo nella rete e diagnosticare perché si è verificato un problema o un incidente. Il problema è che il processo crea un sovraccarico di informazioni: un cluster Kubernetes da solo può emettere dai 30 ai 50 gigabyte di log al giorno e modelli di comportamento sospetti possono sfuggire all’occhio umano.”È così anacronistico oggi, nel mondo dell’intelligenza artificiale, pensare che siano solo gli esseri umani a osservare le infrastrutture”, afferma Ken Exner, Chief Product Officer di Elastic. “Mi dispiace dirvelo, ma le macchine sono più brave degli esseri umani nel riconoscere gli schemi”.
L’attenzione dell’intero settore alla visualizzazione dei sintomi costringe gli ingegneri a cercare manualmente le risposte. Il “perché” cruciale è sepolto nei log, ma poiché contengono enormi volumi di dati non strutturati, il settore tende a utilizzarli come strumento di ultima istanza. Ciò ha costretto i team a costosi compromessi: o dedicare innumerevoli ore alla creazione di complesse pipeline di dati, eliminare preziosi dati di log e rischiare critici gap di visibilità , oppure archiviare e dimenticare.
Elastic, l’azienda di intelligenza artificiale per la ricerca, ha recentemente rilasciato una nuova funzionalità per l’osservabilità chiamata Streams, che mira a diventare il segnale principale per le indagini, trasformando i log rumorosi in modelli, contesto e significato.Streams utilizza l’intelligenza artificiale per partizionare e analizzare automaticamente i log grezzi per estrarre i campi rilevanti e ridurre notevolmente lo sforzo richiesto agli SRE per rendere i log utilizzabili. Streams evidenzia inoltre automaticamente eventi significativi, come errori critici e anomalie, da log ricchi di contesto, fornendo agli SRE avvisi tempestivi e una chiara comprensione dei loro carichi di lavoro, consentendo loro di indagare e risolvere i problemi più rapidamente.
L’obiettivo finale è mostrare le fasi di risoluzione.”Da dati grezzi, voluminosi e disordinati, Streams crea automaticamente una struttura, trasformandola in un formato utilizzabile, avvisando automaticamente l’utente dei problemi e aiutandolo a risolverli”, afferma Exner. “Questa è la magia di Streams.”Un flusso di lavoro interrottoStreams sconvolge un processo di osservabilità che alcuni ritengono non funzionante. In genere, gli SRE impostano metriche, log e tracce. Quindi impostano avvisi e obiettivi di livello di servizio (SLO), spesso regole codificate per indicare quando un servizio o un processo ha superato una soglia o è stato rilevato uno schema specifico.
Puntare tutto sull’intelligenza artificiale per l’osservabilità aiuterebbe a colmare una grave carenza di talenti necessari per gestire l’infrastruttura IT.
Le assunzioni sono lente perché le organizzazioni hanno bisogno di team con una vasta esperienza e una profonda comprensione dei potenziali problemi, nonché di come risolverli rapidamente. Tale esperienza può derivare da un Master in Management (LLM) contestualizzato, afferma Exner.”Possiamo contribuire a colmare la carenza di competenze fornendo al personale un Master in Ingegneria Informatica (LLM) che li renda immediatamente esperti”, spiega. “Penso che questo renderà molto più facile per noi prendere professionisti alle prime armi e trasformarli in esperti sia in sicurezza che in osservabilità , e permetterà anche a un professionista alle prime armi di comportarsi come un esperto”.Streams in Elastic Observability è ora disponibile. Per iniziare, leggi di più su Streams.