Wcielenie się w rolę dyżurnego inżyniera obsługującego platformę e-commerce może być dość trudnym zadaniem, zwłaszcza w obliczu codziennego przetwarzania milionów transakcji na wyciągnięcie ręki. Architektura systemu, składająca się z wielu mikrousług, w znacznym stopniu zwiększa złożoność ich środowiska; ale choć może się to wydawać onieśmielające, wyzwanie nie polega na zarządzaniu tak gigantycznym systemem, ale raczej na obsłudze ogromnych potoków danych telemetrycznych, które wytwarza. Mówimy tu o szerokim zakresie informacji, od metryk i dzienników po ślady, co sprawia, że jest to herkulesowe zadanie dla każdego, kto jest na tyle odważny, by się go podjąć.
Prawdziwe wyzwanie pojawia się w obliczu krytycznych incydentów. Podobnie jak w przypadku szukania igły w stogu siana, inżynierowie dyżurni stają przed zniechęcającym obowiązkiem przebrnięcia przez morze danych w celu odkrycia pierwotnej przyczyny takich epizodów. Nie pozostaje im nic innego, jak tylko zanurzyć się prosto w dane, przesiewając je i eksplorując w celu znalezienia przysłowiowej igły.
Od danych telemetrycznych do cennych informacji
Jak więc przekształcić góry danych telemetrycznych w przydatne informacje? Oto sztuczna inteligencja (AI). Obserwowalność oparta na sztucznej inteligencji stała się kluczowym graczem w dziedzinie handlu elektronicznego i nie tylko, obiecując przynieść transformacyjną zmianę w sposobie obsługi, analizy i uzyskiwania wglądu w dane.
W zastosowaniu do architektury platform handlu elektronicznego, obserwowalność AI wyczarowuje solidną strukturę, która umożliwia inżynierom przekształcanie surowych danych w przydatne spostrzeżenia w zadziwiająco szybkim tempie. Wykraczając poza prostą analizę danych, proces ten toruje drogę do analizy predykcyjnej i automatyzacji reakcji na określone incydenty, znacznie ułatwiając życie inżynierom dyżurnym.
Potęga obserwowalności sztucznej inteligencji
Dzięki obserwowalności opartej na sztucznej inteligencji inżynierowie mogą dotrzeć do sedna problemów w systemie, co umożliwia im radzenie sobie z anomaliami na poziomie szczegółowym. Chodzi o obserwację systemu, wyciąganie z niego wniosków i przewidywanie jego przyszłych zachowań. Ten proces z kolei pozwala inżynierom wyłapywać wzorce i korelacje, przekształcając je w spostrzeżenia.
Sztuczna inteligencja wykonuje ciężką pracę, pozostawiając inżynierom swobodę robienia tego, co robią najlepiej - podejmowania działań w oparciu o dostarczone informacje. Mogą oni szybko zająć się wąskimi gardłami i podjąć środki zapobiegawcze przeciwko potencjalnym problemom, dzięki czemu system jest nie tylko odporny, ale także wydajny.
Narzędzie do obserwacji oparte na sztucznej inteligencji działa zasadniczo jako wirtualny asystent, pomagając inżynierom w określaniu źródeł anomalii i szybszym wykrywaniu incydentów. Jest to wszechwidzące oko, wpatrujące się w każdy zakątek platformy e-commerce, zapewniające, że nic nie pozostanie niezauważone.
Podsumowując, zniechęcające zadanie przedzierania się przez terabajty danych nie musi już wisieć nad głowami dyżurujących inżynierów. Dzięki obserwowalności opartej na sztucznej inteligencji możemy przekształcić dane telemetryczne w spostrzeżenia i uwolnić falę wydajności na platformach handlu elektronicznego. Dzięki takiemu podejściu robimy postępy w kierunku bardziej odpornego i wydajnego systemu, który może skutecznie sprostać wymaganiom szybko rozwijającego się i stale ewoluującego ekosystemu handlu elektronicznego.
Oryginalny artykuł: https://venturebeat.com/ai/from-terabytes-to-insights-real-world-ai-obervability-architecture/
