AIOps & ИТ-мониторинг | Artimate

Представьте себе: вы запускаете амбициозный проект на основе искусственного интеллекта. Все выглядит многообещающе — передовые технологии, мощные алгоритмы, перспективные результаты. Но спустя несколько месяцев команда сталкивается с препятствиями, сроки затягиваются, а эффективность модели оставляет желать лучшего. В итоге проект тихо умирает, так и не оправдав ожиданий.

Почему так происходит?

Мы подготовили краткую выжимку из исследования, проведенного корпорацией RAND, которое посвящено причинам неудач проектов в области искусственного интеллекта и рекомендациям по их успешному внедрению. В рамках исследования были проанализированы данные 65 интервью с опытными специалистами из бизнеса и академической среды. Авторы стремились выявить ключевые факторы, препятствующие эффективному применению ИИ, и предложить практические решения для их преодоления.

Основные причины провалов ИИ-проектов

✴️Неправильное определение задачи
Часто компании запускают проекты ИИ без четкого понимания, какую именно проблему они хотят решить. В результате модели обучаются на неверных метриках и плохо интегрируются в бизнес-процессы.

✴️Недостаточное количество или низкое качество данных
Многие проекты сталкиваются с нехваткой релевантных данных. Если информация неполная, неструктурированная или устаревшая, эффективность ИИ-моделей резко снижается.

✴️Фокус на технологии вместо решения проблемы
Некоторые компании стремятся использовать самые передовые методы ИИ, даже если задача может быть решена более простыми инструментами. В итоге это ведет к ненужному усложнению и росту затрат.

✴️Отсутствие инфраструктуры
Чтобы модели ИИ работали стабильно, необходимы надежные системы управления данными, их очистки и мониторинга. Без этого проекты часто остаются на стадии экспериментов.

✴️Попытки применять ИИ там, где он неэффективен
Несмотря на свои возможности, ИИ не является универсальным инструментом. Некоторые бизнес-задачи слишком сложны для автоматизации даже с помощью самых передовых технологий.

Как повысить шансы на успех?


Четко формулировать цели — важно, чтобы бизнес- и технические команды понимали, для чего разрабатывается ИИ-модель и как она будет использоваться.

Фокусироваться на долгосрочных задачах — внедрение ИИ требует времени, и краткосрочные проекты часто оказываются неэффективными.

Ставить решение проблемы выше технологий — ключевое внимание должно быть направлено на достижение бизнес-целей, а не просто на использование ИИ ради инноваций.

Инвестировать в инфраструктуру — системы управления данными и автоматизированное развертывание моделей значительно повышают успешность проектов.

Осознавать ограничения ИИ — не все задачи можно автоматизировать, и важно выбирать те, где ИИ действительно приносит ценность.

На днях на портале IT Channel News вышел обзор "Динамика, перспективы и проблемы российского рынка больших данных. Часть I". В материале разобраны ключевые тенденции индустрии, а также вызовы, с которыми сталкивается рынок. Мы дали развернутый экспертный комментарий, где осветили роль автоматизированных аналитических систем, перспективы AIOps и влияние больших данных на IT-мониторинг.

По оценкам экспертов, ежегодный прирост российского рынка больших данных составляет 25–35%, что значительно превышает мировые темпы роста (12%). Особенно динамично развивается сегмент облачных решений Big Data, увеличиваясь на 30–40% в год за счет оптимизации затрат и гибкости облачных технологий.

Компании и отрасли всё активнее внедряют аналитические решения. Наибольший интерес к технологиям Big Data демонстрируют финансовый сектор, ритейл, промышленность и государственные структуры. Инструменты, позволяющие анализировать данные в режиме реального времени, становятся стандартом, а технологии искусственного интеллекта (ИИ) и Интернета вещей (IoT) помогают бизнесу переходить к проактивным моделям управления.

Руководитель продукта Artimate Дмитрий Кошкин отмечает:

«Рынок больших данных в России продолжает стремительно расти, что обусловлено двумя основными факторами: экспоненциальным увеличением объёмов информации и потребностью бизнеса в автоматизированных инструментах для её обработки. Компании сталкиваются с огромными потоками структурированных и неструктурированных данных, и их эффективный анализ становится критически важным для принятия решений и конкурентоспособности.

Одной из ключевых сфер применения больших данных является IT-мониторинг, который позволяет управлять инфраструктурой проактивно и минимизировать сбои. Однако традиционные системы мониторинга перегружены – фиксируют тысячи событий, что заставляет IT-команды тратить до 70% времени на их ручную обработку.

Здесь на помощь приходят решения класса AIOps, способные анализировать и автоматизировать работу с большими данными в IT-инфраструктуре с помощью технологий ИИ и ML. Artimate – российская AIOps-платформа, которая выявляет аномалии, предсказывает сбои и анализирует первопричины проблем в онлайн-режиме. Она автоматически устраняет ложные срабатывания и снижает информационный шум на 90%, что позволяет бизнесу перераспределять ресурсы на стратегические задачи».

Интерес к технологиям Big Data продолжает расти, но текущие экономические условия заставляют компании подходить к инвестициям осторожнее. Участники рынка отмечают усиление консорциумов и партнерств, что позволяет предлагать клиентам комплексные решения.

Эксперты отмечают, что реальный эффект от внедрения технологий в индустриях оказался выше прогнозов прошлых лет. Ожидается, что в 2025 году этот тренд сохранится, а российский рынок Big Data продолжит демонстрировать опережающие темпы роста.

Представьте, что вы работаете в центре управления полетами. Вдруг экраны заполняются сотнями сигналов тревоги: одни говорят о незначительных колебаниях давления, другие о резких изменениях температуры, а среди них — одно единственное оповещение о критическом отказе двигателя. Если не отфильтровать шум, можно не заметить главное.

В мире IT-инфраструктуры ситуация аналогичная. Каждую секунду системы мониторинга отправляют тысячи уведомлений: некоторые важные, но большинство — нет. Из-за этого команды ITOps, DevOps и SRE теряют фокус, замедляют реакцию на реальные инциденты и даже игнорируют критические оповещения.

Как бороться с шумом?

❇️Объедините оповещения в единую платформу
Оповещения приходят из множества инструментов? Это создаёт хаос. Интегрируйте все системы в единый центр управления. Используйте API и middleware для сбора событий и представления их в одном интерфейсе. Это сократит дублирование и упростит анализ.

❇️Фильтруйте нерелевантные сигналы
Не все отклонения требуют реакции. Установите динамические пороги срабатывания: если нагрузка подскочила на 5% в ночное время, это не повод для тревоги. Используйте AI и ML, чтобы адаптировать чувствительность мониторинга под реальную картину.

❇️Дедуплицируйте повторяющиеся уведомления
Если одно и то же событие вызывает десятки оповещений, внедрите алгоритмы группировки. Это позволит объединять одинаковые сигналы в один, давая команде чёткую картину происходящего.

❇️Добавьте контекст к оповещениям
Уведомление «Ошибка подключения» — малоинформативно. Но если добавить, что она связана с отказом базы данных и влияет на 500 пользователей, приоритет становится очевидным. Интегрируйте CMDB и ITSM-системы, чтобы автоматизированно обогащать оповещения полезными данными.

❇️Автоматизируйте обработку
Мелкие инциденты не должны тратить время специалистов. Внедрите автоматическое закрытие незначительных оповещений и эскалацию критических сигналов в нужные команды.

Вы можете попытаться справиться с потоком уведомлений самостоятельно: настроить фильтры, интеграции, пороги срабатывания, потратить недели (или даже месяцы) на тонкую калибровку… Или просто воспользоваться Artimate.

Наша AIOps-платформа автоматически устраняет шум, группирует и обогащает оповещения, выделяя только действительно важные инциденты. AI-модели находят скрытые связи между событиями, прогнозируют сбои и помогают вам реагировать быстрее. В итоге – меньше хаоса, больше контроля и никаких упущенных критических инцидентов

Разобраться с потоком уведомлений вручную невозможно — слишком много сигналов, дублирующихся сообщений и нерелевантных оповещений. Даже с настройкой фильтров хаос никуда не исчезнет.

Artimate решает эту проблему за вас. Платформа сама отсеивает лишнее, объединяет похожие события и показывает только действительно важные инциденты. Искусственный интеллект помогает быстро найти причину сбоя и не пропустить критические проблемы. В результате — меньше шума, быстрее реакция, спокойнее работа.

Главное о российском ИТ-мониторинге: экспертный комментарий руководителя продукта Artimate Дмитрия Кошкина для TAdviser

13 февраля портал TAdviser опубликовал анализ состояния рынка систем мониторинга и управления ИТ-инфраструктурой в России. Основные выводы: сегмент активно развивается, несмотря на сложности импортозамещения и растущие требования бизнеса.

Импортозамещение
После 2022 года крупные западные вендоры ушли, и рынок перешел к альтернативным решениям: адаптации Open Source и разработке отечественного ПО. Однако полный переход требует времени, инвестиций и технологической доработки.

Тренды и прогнозы
Оценка объема рынка – 13 млрд рублей (2023 год), прогноз на 2025 год – 20 млрд рублей.

Ключевые требования к современным системам: гибкость, масштабируемость, мультивендорная поддержка, интеграция с ITSM и CMDB, ML-аналитика и предиктивный мониторинг.

Мнение эксперта
Дмитрий Кошкин, руководитель продукта Artimate, комментирует ситуацию:

"Большая часть российских ИТ-вендоров закрывают основные классические задачи ИТ-мониторинга, а по части применения ИИ и ML идут по пути наименьшего сопротивления”.

"Еще одним важным технологическим трендом является развитие систем мониторинга и управления ИТ-инфраструктурой с использованием искусственного интеллекта и методов машинного обучения (ML) для снижения уровня информационного шума, автоматизации и оптимизации ИТ-операций (AIOps). По сути, технология AIOps расширяет границы классического представления о системах мониторинга, предоставляя конечному пользователю возможности интеллектуальной аналитики для ускорения обнаружения, локализации и устранения инцидентов, для системного анализа проблем."

Полную версию обзора читайте по ссылке

Классический IT-мониторинг больше не работает. Что приходит ему на замену?

Каждый день IT-инфраструктура генерирует тысячи событий, но большая их часть — просто информационный шум. В результате инженеры тратят время не на решение настоящих проблем, а на поиск среди хаоса действительно важных сигналов.

Как искусственный интеллект меняет ситуацию? Что такое AIOps и почему без него уже не обойтись?

Мы подготовили подробную статью в нашем блоге, которая поможет понять, как AI и ML делают IT-операции точнее, быстрее и эффективнее.

Как не утонуть в потоке событий и взять IT-ландшафт под полный контроль? Внедряйте эти восемь стратегий и выходите на новый уровень эффективности.

1. Централизуйте управление разрозненными системами
Мультивендорные IT-ландшафты создают сложности в анализе данных и управлении инцидентами. Интеграция всех источников в единую AIOps-платформу позволяет обеспечить прозрачность и оперативность. Artimate автоматически агрегирует и нормализует данные, устраняя фрагментацию систем.

2. Внедрите AIOps для предиктивного мониторинга
Переход от реактивного к проактивному управлению инцидентами позволяет минимизировать вероятность простоев. Искусственный интеллект и машинное обучение позволяют предсказывать сбои и предотвращать их до возникновения.

3. Оптимизируйте затраты на IT-операции
Эффективное использование ресурсов требует устранения дублирующих решений и автоматизации рутинных задач. Artimate снижает нагрузку на персонал, повышает эффективность IT-служб и позволяет оптимизировать затраты на эксплуатацию IT-инфраструктуры.

4. Обеспечьте взаимодействие между IT- и бизнес-подразделениями
ITOps больше не работают в изоляции. Объединение DevOps, SecOps и других подразделений на основе единой системы отчетности и дашбордов позволяет ускорить принятие решений и повысить качество управления IT-инфраструктурой.

5. Используйте интеллектуальные оповещения
Ручная обработка потока событий приводит к перегрузке информацией. Автоматизированная фильтрация данных и интеллектуальное управление оповещениями позволяют сфокусироваться на критически важных инцидентах. Artimate анализирует события, устраняя информационный шум и обеспечивая оперативное реагирование.

6. Управляйте гибридной IT-инфраструктурой централизованно
Развитие облачных технологий требует единого подхода к управлению on-premise и cloud-решениями. AIOps-платформы позволяют контролировать IT-активы, независимо от их расположения, в едином интерфейсе.

7. Определите KPI
IT-операции должны быть измеримы. Определение и контроль таких метрик, как MTTR (среднее время устранения инцидента), SLA, уровень автоматизации решений и других показателей, помогают выстраивать стратегию оптимизации процессов.

8. Обеспечьте масштабируемость IT-операций
Рост IT-ландшафта требует адаптации инструментов мониторинга и управления. Выбор решений, поддерживающих масштабируемость, позволяет избежать узких мест и обеспечить бесперебойную работу инфраструктуры в долгосрочной перспективе.

Artimate — интеллектуальная AIOps-платформа для автоматизации и оптимизации IT-операций

Последние дни технологический мир бурлит обсуждениями вокруг DeepSeek, и мы тоже не остались в стороне. Однако прежде чем сделать громкие заявления, мы провели собственное исследование и разобрали, что на самом деле стоит за этим прорывом.

Разбираемся вместе с нашим ML-инженером Митей Литвиненко.

Читать тут!

Давайте рассмотрим конкретные примеры использования AIOps, которые демонстрируют его практическое применение в различных сценариях IT-операций.

Снижение информационного шума
Избыточное количество уведомлений мешает эффективно реагировать на критические сигналы. AIOps группирует связанные уведомления, подавляет менее важные и помогает командам сосредоточиться на приоритетных задачах, улучшая надёжность систем.

Предиктивная аналитика для IT-операций
С AIOps не нужно ждать возникновения проблем, чтобы начать действовать. AIOps прогнозирует потенциальные проблемы с помощью алгоритмов машинного обучения. Это позволяет предотвращать инциденты ещё до их возникновения, снижать время простоя и повышать стабильность инфраструктуры.

Анализ коренных причин
Решение AIOps автоматически анализирует данные для получения целостного понимания инцидента, предоставляя необходимую информацию и контекст для его устранения.

Автоматизированное реагирование на инциденты
Системы AIOps мгновенно приоритезируют, открывают и обрабатывают заявки, автоматизируют этапы локализации, разрешения инцидентов и направляют задачи специалистам, когда это необходимо. Это ускоряет обработку инцидентов и высвобождает ресурсы команды для выполнения стратегических задач.

Проактивный мониторинг инфраструктуры
Мониторинг инфраструктуры в реальном времени снижает среднее время решения проблем (MTTR) и предотвращает неожиданные сбои. Технологии машинного обучения и ИИ детекции аномалий, корреляции и прогнозирования подымают на новый качественный уровень возможности прогнозирования и предупреждения аварий, что помогает поддерживать бесперебойную работу систем и финансовую устойчивость бизнеса.

Улучшение клиентского опыта
Технология AIOps обеспечивает проактивность технической поддержки, предлагает инструменты для системного анализа проблем и узких мест, повышая стабильность работы ИТ и улучшая пользовательский опыт.

Оптимизация затрат
Автоматизация процессов управления инцидентами снижает затраты, исключает человеческие ошибки и уменьшает потребность в дополнительных инструментах. Это позволяет командам сосредоточиться на задачах, которые развивают бизнес.

7 KPI для AIOPS: как и что измерять?

Перед инвестициями в новые технологии разумно взвесить преимущества и затраты, чтобы убедиться, что они принесут пользу сотрудникам, клиентам и бизнесу в целом. Давайте рассмотрим KPI, которые измеряют влияние AIOps на ИТ-процессы:

Ура!🔥

Вышел первый релиз нашего сайта artimate.ru. Чуть позже будет добавлено еще больше информации.

Обратите внимание, какая шикарная картинка с анимацией у нас на главной😏

Наша AIOps-платформа Artimate предлагает набор инструментов для многостороннего анализа инцидентов. Давайте остановимся на одном из них.

История инцидента Timeline – это простой, но крайне полезный и функциональный базовый инструмент, который отображает полный жизненный цикл инцидентов, входящих в них оповещений и событий на временной шкале.

Timeline позволяет анализировать детали событий, изменений, аномалий, возможные первопричины, симптомы на базе последовательности событий в оповещениях. По умолчанию оповещения сортируются по их обновлению.

Типы оповещений:
✔️Стандартные оповещения ALERT: формируются на базе агрегированных событий WARNING, CRITICAL;
✔️Изменения: формируется на основе агрегированных событий CHANGE, отражающих действия администраторов, изменения конфигураций, настроек оборудования, программного обеспечения и т.д.;
✔️Аномалии: агрегированные события ANOMALY – аномалии последовательности событий, плотности событий, временных рядов.

Доступные действия:
✔️Увеличение масштаба выделением области на временной шкале с детализацией до миллисекунд;
✔️Возврат к предыдущему масштабу;
✔️Вертикальная прокрутка для просмотра деталей всех входящих оповещений;
✔️Настройка пагинации (25, 50, 100);
✔️Отображение деталей выбранных событий (нормализованные данные, теги обогащения, исходное содержание события).

Развитие компонента Timeline в ближайшей версии: горизонтальная прокрутка, фильтрация оповещений, ручная сортировка. Ждите анонсов!

Современные ИТ-системы характеризуются сложностью, особенно в условиях распределенной, облачно-нативной архитектуры. Для эффективного управления IT-инфраструктурой компании все чаще используют различные инструменты ИТ-мониторинга и технологии AIOps.

Роль систем ИТ-мониторинга
ИТ-мониторинг охватывает инструменты и платформы, предназначенные для контроля производительности, доступности и состояния инфраструктуры, приложений и цифровых сервисов. Его основная цель — обеспечивать полный контроль, оптимальную работу всех компонентов ИТ и быстро устранять отклонения от нормального поведения.

Например,
📍Системы, собирающие и анализирующие логи в реальном времени;
📍Инструменты, отслеживающие состояние ИТ-инфраструктуры, каналов связи (метрики о загрузке процессора, использовании памяти и пропускной способности сети и т.д.);
📍Платформы, которые отслеживают цепочку запросов между микросервисами и помогают понять, где происходят задержки или сбои (трассировка запросов).

Объединение данных из логов, метрик и трассировок дает полное представление о состоянии цифровых сервисов и услуг, ускоряя диагностику и повышая ее точность. ИТ-мониторинг показывает, что происходит, но не устраняет проблемы автоматически и не предотвращает инциденты. Для эффективного использования полученных данных необходимы сильные аналитические инструменты.

Роль AIOps
AIOps расширяет возможности мониторинга за счет ИИ и ML. Эта технология предназначена для анализа огромных объемов данных, выявления аномалий и автоматического реагирования на инциденты.

Основные преимущества AIOps:

✅Корреляция событий. AIOps объединяет связанные оповещения, снижая шум и оставляя только те оповещения, которые требуют внимания;
✅Прогнозирование сбоев. На основе исторических данных системы предсказывают возможные проблемы;
✅Автоматическое исправление. AIOps предлагает рекомендации или автоматически исправляют сбои, ускоряя время реакции.

Системы ИТ-мониторинга и AIOps образуют мощный симбиоз для управления современной ИТ-инфраструктурой. Мониторинг предоставляет детальные данные о состоянии систем, а AIOps помогает интерпретировать данные, уменьшать информационный шум и прогнозировать возможные сбои.

При разработке Artimate мы делаем ставку не только на наличие готовых адаптированных решений, но и интуитивно понятных инструментов, позволяющих неподготовленному пользователю выполнять настройку платформы.

Одним из таких инструментов является универсальный коннектор OIM, который позволяет с помощью простого (low-code) визард-мастера за короткое время создать и настроить интеграцию с любой системой – источником данных, поддерживающей технологию оповещений Webhook без написания пользовательского кода.

OIM устанавливает правила синтаксического анализа и первичной обработки входящих данных (ETL) для их подготовки к использованию в платформе Artimate.

Основные возможности:
✔️Создание новой, изменение существующей интеграции типа OIM;
✔️Настройка обработки JSON – поддерживается работа с массивами;
✔️Преднастройка набора пользовательских тегов;
✔️Сопоставление (mapping) тегов источника и системных тегов – поддерживается автоматическое заполнение;
✔️Настройка первичных и вторичных тегов;
✔️Соответствие статуса – настройка сопоставления статусов источника и системных статусов;
✔️Настройка условий в статусах – позволяет присваивать, повышать, понижать статус события в зависимости от настроенных условий с помощью визуального low-code конструктора;
✔️Статус по умолчанию – присвоение статуса событиям без статуса по умолчанию;
✔️Выбор временной метки – выбор тега временной метки (timestamp), если есть – автоматически поддерживаются и обрабатываются значения в форматах ISO 8601;
✔️Выбор временной зоны – настройка сдвига часового пояса источника. Если указан во временной метке, заполняется автоматически;
✔️Заполнение списков тегов настройки агрегации и дедупликации;
✔️Предпросмотр отображения обрабатываемого события в системе по мере заполнения настроек.

В заключение хочется отметить, что технология Webhook достаточно распространена и поддерживается порядка 90% инструментов мониторинга, программных платформ, информационных систем и позволяет не ограничиваться только данными ИТ мониторинга – смотреть шире.