Предыстория

Последние пару лет рынок систем мониторинга будоражила аббревиатура AIOps. Все вендоры начали гнаться за использованием искусственного интеллекта в своих сложных и дорогих системах. Термины “root cause analysis”, “correlation”, “ML-tools”, “anomaly detection”, “incident prediction”, “noise reduction” основательно и, наверное, уже навсегда поселились на маркетинговых материалах и сайтах различных систем мониторинга.

Как мы знаем, рекламные буклеты одно, а инженерные будни другое. Наверное, многие сталкивались с ситуацией, когда обещания продавцов тех или иных технологических новинок сталкивались, как Титаник с айсбергом, с практикой внедрения, особенно в сложном ИТ-окружении больших компаний. Поэтому я изначально смотрел с большим скепсисом и не разделял ажиотажа вокруг этой темы. Тем более, когда есть такие железобетонные решения как Zabbix, Prometheus и Elastic. Но хайп хайпом, скепсис скепсисом, а мы все-таки инженеры и должны все проверять и изучать на практике, а не задаваться вопросом верить/ не верить в “magic button” от именитых вендоров и многообещающих стартапов. И вот, после очередной презентации от интегратора и обещаний за немаленькие деньги “рая на нашей грешной земле инженеров эксплуатации” нас собралась небольшая инициативная группа, которая решила “пощупать”, что все-таки из себя представляет эта магия искусственного интеллекта и машинного обучения в нашей практике. Таким образом, родились материалы и даже небольшой pet-проект, которыми я бы хотел поделиться с вами.