DevOps

AIOps та AI SRE: штучний інтелект для операцій

Моделі й агенти на вашому моніторингу та Kubernetes: кореляція алертів, підказки черговому, контрольовані автодії і спостережуваність AI-навантажень. Команда лишається відповідальною, агент не працює «в темряві».

Обговорити задачу

Що таке AIOps та AI SRE і як це працює

AIOps та AI SRE — це застосування моделей і агентів до щоденної експлуатації: вони читають метрики, журнали й траси разом, знижують шум алертів, прискорюють розбір інцидентів і автоматизують рутинні дії лише там, де вже є письмовий runbook. Класичний моніторинг кричить окремим порогом на кожну метрику. AIOps групує повʼязані події, ранжує ймовірну причину і пропонує наступний крок черговому інженеру. AI SRE додає дисципліну надійності навколо цього: SLO, бюджет помилок, постмортеми, перевірені відкати і правило, що автоматична дія не має погіршити продакшн. Окремий шар — надійність самих AI-навантажень: GPU в Kubernetes, inference-сервери, ліміти вартості токенів, спостережуваність латентності й відмов моделі. ITFB впроваджує це на вашому стеку — Prometheus, Grafana, Elasticsearch, Kubernetes, хмарні провайдери — без заміни команди «чорною скринькою». Спершу описуємо джерела сигналів і поточний шлях інциденту, далі підключаємо кореляцію, панелі й автодії з підтвердженням людини, і лише потім розширюємо автоматизацію там, де вона вже довела точність. Результат — менше нічних хибних викликів, коротший MTTR і зрозумілий розподіл відповідальності між людьми та агентами.

Про послугу

AIOps та AI SRE — це не ще один чат поверх Grafana. Це контур, у якому метрики, журнали й траси зводяться до інцидентів, черговий отримує ймовірну причину, а дозволені дії виконуються лише з runbook і відкатом.

ITFB збирає це на вашому стеку: Prometheus, Grafana, Elasticsearch, Kubernetes, хмара. Окремо закриваємо надійність LLM/GPU в проді — латентність, вартість токенів, утилізація карт — без вимоги переїхати на чужий SaaS.

AIOps закриває шум: сотні порогів зводяться до кількох інцидентів із ймовірною причиною. AI SRE додає SLO, бюджет помилок і правило, що автодія потребує runbook і можливість відкату. Разом це коротший MTTR без заміни інженерів чат-ботом.

Другий контур — самі AI-сервіси в проді: GPU в Kubernetes, inference, ліміти вартості токенів, латентність і відмови моделі. Це вже не «поставте ChatGPT», а експлуатація з тими самими вимогами надійності, що й до платежів чи кабінету клієнта.

Коли варто звернутися

алерти сипляться пачками, команда глушить пороги і пропускає справжні аварії;
MTTR високий, бо розбір інциденту починається з нуля в кількох системах;
хочете автодії (рестарт, скейл, блокування), але без root у моделі «на всяк випадок»;
у проді вже є або планується LLM/GPU, і немає зрозумілих SLO на латентність і вартість.

Що входить у послугу

інвентаризація джерел сигналів: метрики, журнали, траси, синтетичні перевірки, тікети;
кореляція алертів і зниження шуму без вимкнення справжніх аварій;
AI-підказки черговому: ймовірна причина, схожі інциденти, наступний крок з runbook;
автодії лише з підтвердженням людини, журналом і відкатом;
SLO, бюджет помилок і постмортем після пріоритетних інцидентів;
спостережуваність LLM/GPU: латентність, помилки, вартість токенів, утилізація карт.

Що ви отримуєте

менше хибних нічних викликів, інциденти групуються замість стіни алертів;
коротший MTTR: черговий стартує з причини й runbook, а не з порожнього графіка;
автоматизація відповіді лишається під контролем, без «чорної скриньки» на проді.

Як ми працюємо

знімаємо карту сигналів і поточний шлях інциденту, фіксуємо SLO;
підключаємо кореляцію, панелі й підказки на вашому стеку без заміни інструментів;
додаємо автодії з підтвердженням і відкатом лише там, де runbook уже перевірений;
переглядаємо пороги й точність агента після перших інцидентів, далі супроводжуємо.

З якими технологіями працюємо

Спостережуваність

Prometheus
Grafana
Loki
OpenTelemetry
Elasticsearch

Інциденти

PagerDuty
Opsgenie
Slack
Telegram
Runbooks

Платформа

Kubernetes
Terraform
Ansible
GitLab CI
GitHub Actions

AI-навантаження

vLLM
NVIDIA GPU Operator
Hugging Face TGI
OpenTelemetry for LLM

Чому обирають ITFB

Спершу дисципліна, потім агент

Без інвентаризації сигналів і runbook модель лише красиво переказує хаос. ITFB починає з карти інциденту, потім підключає AI.

Автодія з гальмами

Рестарт, скейл чи блокування — лише за політикою, з підтвердженням і відкатом. Агент не отримує root «на всяк випадок».

Той самий стек, без замку

Працюємо з Prometheus, Grafana, Elasticsearch, Kubernetes і хмарою, яку ви вже маєте. Не вимагаємо переїзду на чужий SaaS заради демо.

Часті запитання

Це заміна чергового інженера?

Ні. Агент групує сигнали, пропонує причину й виконує лише дозволені кроки. Рішення на проді лишається за людиною, поки автодія не доведе точність на ваших інцидентах.

Чим це відрізняється від звичайного моніторингу?

Моніторинг збирає метрики й шле алерти. AIOps зводить повʼязані алерти в один інцидент і зменшує шум. AI SRE додає SLO, runbook і контрольовану автоматизацію відповіді.

Чи потрібен уже Kubernetes і GPU?

Ні. AIOps працює й на класичних серверах і VPS. GPU-контур підключаємо, якщо у проді вже є або планується inference. Стартуємо з того стека, який є.

Куди йдуть логи інцидентів для моделі?

За замовчуванням — у ваш контур. Зовнішні API підключаємо лише за письмовою згодою, з маскуванням секретів і без відправки дампів клієнтів у публічну модель.

DevOps

Потрібна консультація щодо цієї послуги?

Опишіть задачу, поточний стан інфраструктури або проблему. Команда ITFB оцінить ситуацію та запропонує практичний план робіт для вашого бізнесу.

Обговорити задачу