DevOps
AIOps и AI SRE: искусственный интеллект для операций
Модели и агенты на вашем мониторинге и Kubernetes: корреляция алертов, подсказки дежурному, контролируемые автодействия и наблюдаемость AI-нагрузок. Команда остается ответственной, агент не работает «в темноте».
Обсудить задачуЧто такое AIOps и AI SRE и как это работает
AIOps и AI SRE — это применение моделей и агентов к ежедневной эксплуатации: они читают метрики, журналы и трейсы вместе, снижают шум алертов, ускоряют разбор инцидентов и автоматизируют рутинные действия только там, где уже есть письменный runbook. Классический мониторинг кричит отдельным порогом на каждую метрику. AIOps группирует связанные события, ранжирует вероятную причину и предлагает следующий шаг дежурному инженеру. AI SRE добавляет дисциплину надежности вокруг этого: SLO, бюджет ошибок, постмортемы, проверенные откаты и правило, что автоматическое действие не должно ухудшить продакшн. Отдельный слой — надежность самих AI-нагрузок: GPU в Kubernetes, inference-серверы, лимиты стоимости токенов, наблюдаемость латентности и отказов модели. ITFB внедряет это на вашем стеке — Prometheus, Grafana, Elasticsearch, Kubernetes, облачные провайдеры — без замены команды «черным ящиком». Сначала описываем источники сигналов и текущий путь инцидента, дальше подключаем корреляцию, панели и автодействия с подтверждением человека, и только потом расширяем автоматизацию там, где она уже доказала точность. Результат — меньше ночных ложных вызовов, короче MTTR и понятное распределение ответственности между людьми и агентами.
Об услуге
AIOps и AI SRE — это не еще один чат поверх Grafana. Это контур, в котором метрики, журналы и трейсы сводятся к инцидентам, дежурный получает вероятную причину, а разрешенные действия выполняются только с runbook и откатом.
ITFB собирает это на вашем стеке: Prometheus, Grafana, Elasticsearch, Kubernetes, облако. Отдельно закрываем надежность LLM/GPU в проде — латентность, стоимость токенов, утилизация карт — без требования переехать на чужой SaaS.
AIOps закрывает шум: сотни порогов сводятся к нескольким инцидентам с вероятной причиной. AI SRE добавляет SLO, бюджет ошибок и правило, что автодействие требует runbook и возможность отката. Вместе это короче MTTR без замены инженеров чат-ботом.
Второй контур — сами AI-сервисы в проде: GPU в Kubernetes, inference, лимиты стоимости токенов, латентность и отказы модели. Это уже не «поставьте ChatGPT», а эксплуатация с теми же требованиями надежности, что и к платежам или кабинету клиента.
Когда стоит обратиться
- алерты сыплются пачками, команда глушит пороги и пропускает настоящие аварии;
- MTTR высокий, потому что разбор инцидента начинается с нуля в нескольких системах;
- хотите автодействия (рестарт, скейл, блокировка), но без root у модели «на всякий случай»;
- в проде уже есть или планируется LLM/GPU, и нет понятных SLO на латентность и стоимость.
Что входит в услугу
- инвентаризация источников сигналов: метрики, журналы, трейсы, синтетические проверки, тикеты;
- корреляция алертов и снижение шума без отключения настоящих аварий;
- AI-подсказки дежурному: вероятная причина, похожие инциденты, следующий шаг из runbook;
- автодействия только с подтверждением человека, журналом и откатом;
- SLO, бюджет ошибок и постмортем после приоритетных инцидентов;
- наблюдаемость LLM/GPU: латентность, ошибки, стоимость токенов, утилизация карт.
Что вы получаете
- меньше ложных ночных вызовов, инциденты группируются вместо стены алертов;
- короче MTTR: дежурный стартует с причины и runbook, а не с пустого графика;
- автоматизация ответа остается под контролем, без «черного ящика» в проде.
Как мы работаем
- снимаем карту сигналов и текущий путь инцидента, фиксируем SLO;
- подключаем корреляцию, панели и подсказки на вашем стеке без замены инструментов;
- добавляем автодействия с подтверждением и откатом только там, где runbook уже проверен;
- пересматриваем пороги и точность агента после первых инцидентов, дальше сопровождаем.
С какими технологиями работаем
Наблюдаемость
- Prometheus
- Grafana
- Loki
- OpenTelemetry
- Elasticsearch
Инциденты
- PagerDuty
- Opsgenie
- Slack
- Telegram
- Runbooks
Платформа
- Kubernetes
- Terraform
- Ansible
- GitLab CI
- GitHub Actions
AI-нагрузки
- vLLM
- NVIDIA GPU Operator
- Hugging Face TGI
- OpenTelemetry for LLM
Почему выбирают ITFB
Сначала дисциплина, потом агент
Без инвентаризации сигналов и runbook модель лишь красиво пересказывает хаос. ITFB начинает с карты инцидента, потом подключает AI.
Автодействие с тормозами
Рестарт, скейл или блокировка — только по политике, с подтверждением и откатом. Агент не получает root «на всякий случай».
Тот же стек, без замка
Работаем с Prometheus, Grafana, Elasticsearch, Kubernetes и облаком, которое у вас уже есть. Не требуем переезда на чужой SaaS ради демо.
Частые вопросы
Это замена дежурного инженера?
Нет. Агент группирует сигналы, предлагает причину и выполняет только разрешенные шаги. Решение в проде остается за человеком, пока автодействие не докажет точность на ваших инцидентах.
Чем это отличается от обычного мониторинга?
Мониторинг собирает метрики и шлет алерты. AIOps сводит связанные алерты в один инцидент и снижает шум. AI SRE добавляет SLO, runbook и контролируемую автоматизацию ответа.
Нужны ли уже Kubernetes и GPU?
Нет. AIOps работает и на классических серверах и VPS. GPU-контур подключаем, если в проде уже есть или планируется inference. Стартуем с того стека, который есть.
Куда уходят логи инцидентов для модели?
По умолчанию — в ваш контур. Внешние API подключаем только по письменному согласию, с маскированием секретов и без отправки дампов клиентов в публичную модель.
DevOps
Нужна консультация по этой услуге?
Опишите задачу, текущее состояние инфраструктуры или проблему. Команда ITFB оценит ситуацию и предложит практический план работ для вашего бизнеса.