Se glisser dans la peau d'un ingénieur de garde qui gère une plateforme de commerce électronique peut s'avérer assez délicat, surtout avec le traitement quotidien de millions de transactions au bout des doigts. L'architecture du système, composée de multiples microservices, ajoute à la complexité de leur environnement de manière significative ; mais aussi intimidant que cela puisse paraître, le défi ne réside pas dans la gestion d'un système aussi gargantuesque, mais plutôt dans le traitement des vastes torrents de données télémétriques qu'il produit. Nous parlons ici d'une gamme variée d'informations, allant des métriques et des journaux aux traces, ce qui représente une tâche herculéenne pour quiconque est assez courageux pour s'y atteler.
Le véritable défi se présente lorsque l'on est confronté à des incidents critiques. Comme s'ils cherchaient une aiguille dans une botte de foin, les ingénieurs d'astreinte se trouvent confrontés à la tâche décourageante de se frayer un chemin à travers une mer de données pour déterrer la cause première de ces épisodes. Ils n'ont d'autre choix que de se plonger directement dans les données pour trouver l'aiguille proverbiale.
Des données de télémétrie à des informations précieuses
Alors, comment transformer des montagnes de données télémétriques en informations exploitables ? L'intelligence artificielle (IA) entre en jeu. L'observabilité alimentée par l'IA s'est imposée comme un acteur clé dans le domaine du commerce électronique et au-delà, promettant d'apporter un changement transformateur dans la façon dont nous traitons, analysons et obtenons des informations à partir des données.
Appliquée à l'architecture des plateformes de commerce électronique, l'observabilité de l'IA crée un cadre robuste qui permet aux ingénieurs de convertir des données brutes en informations exploitables à un rythme étonnamment rapide. Au-delà de la simple analyse des données, ce processus ouvre la voie à l'analyse prédictive et à l'automatisation des réponses à certains incidents, ce qui facilite grandement la vie des ingénieurs d'astreinte.
Le pouvoir de l'observabilité de l'IA
Grâce à l'observabilité alimentée par l'IA, les ingénieurs peuvent atteindre le cœur des problèmes au sein du système, ce qui leur permet de s'attaquer aux anomalies à un niveau granulaire. Il s'agit d'observer le système, d'en tirer des enseignements et de faire des prédictions sur son comportement futur. Ce processus, à son tour, permet aux ingénieurs d'identifier des modèles et des corrélations, et de les transformer en connaissances.
L'IA fait le gros du travail, laissant les ingénieurs libres de faire ce qu'ils font le mieux : prendre des mesures basées sur les informations fournies. Ils peuvent s'attaquer rapidement aux goulets d'étranglement et prendre des mesures préventives contre les problèmes potentiels, ce qui rend le système non seulement résilient, mais aussi efficace.
Un outil d'observabilité alimenté par l'IA agit essentiellement comme un assistant virtuel, aidant les ingénieurs à localiser les sources d'anomalies et à détecter les incidents plus rapidement. C'est un œil qui voit tout, qui scrute les moindres recoins de la plateforme de commerce électronique et qui s'assure que rien ne passe inaperçu.
En conclusion, les ingénieurs de garde n'ont plus à se soucier de la tâche décourageante qui consiste à parcourir des téraoctets de données. Grâce à l'observabilité alimentée par l'IA, nous pouvons transformer les données télémétriques en informations et déclencher une vague d'efficacité sur les plateformes de commerce électronique. Grâce à cette approche, nous progressons vers un système plus résilient et plus efficace, capable de répondre efficacement aux exigences d'un écosystème de commerce électronique en constante évolution.
Article original : https://venturebeat.com/ai/from-terabytes-to-insights-real-world-ai-obervability-architecture/
