Чому AIops може бути необхідним для майбутнього інженерії
Не змогли відвідати Transform 2022? Перегляньте всі сесії саміту в нашій бібліотеці за запитом! Подивіться сюди.
Машинне навчання подолало прірву. У 2020 році McKinsey виявила, що з 2395 опитаних компаній 50% постійно інвестували в машинне навчання. Очікується, що до 2030 року машинне навчання принесе близько 13 трильйонів доларів. Невдовзі добре розуміння машинного навчання (ML) стане центральною вимогою будь-якої технічної стратегії.
Запитання в тому, яку роль відіграватиме штучний інтелект (ШІ) у інженерії? Як на майбутнє створення та розгортання коду вплине поява ML? Тут ми пояснимо, чому ML стає центральною частиною постійного розвитку програмної інженерії.
Зростання темпів змін у розробці програмного забезпеченняКомпанії прискорюють темпи змін. Раніше розгортання програмного забезпечення було щорічним або піврічним. Сьогодні дві третини опитаних компаній розгортають принаймні раз на місяць, а 26% компаній розгортають кілька разів на день. Ця зростаюча швидкість змін свідчить про те, що галузь прискорює темпи змін, щоб задовольнити попит.
Якщо ми будемо слідувати цій тенденції, майже кожній компанії доведеться вводити зміни кілька разів на день, якщо вона хоче йти в ногу зі мінливими вимогами сучасного ринку програмного забезпечення. Масштабувати цю швидкість змін важко. Оскільки ми прискорюємося ще швидше, нам потрібно буде знайти нові шляхи оптимізації нашої роботи, вирішення невідомих і переміщення розробки програмного забезпечення в майбутнє.
Введіть машинне навчання та IAopsСпільнота розробників програмного забезпечення розуміє накладні витрати на роботу складної архітектури мікросервісів. Інженери зазвичай витрачають 23% свого часу на вирішення операційних завдань. Як AIops може зменшити цю кількість і звільнити час для інженерів, щоб повернутися до кодування?
Використовуйте AIops для сповіщень, виявляючи аномаліїПоширеним завданням в організаціях є виявлення аномалій. Аномальні результати – це ті, які не відповідають решті набору даних. Завдання просте: як визначити аномалії? Деякі набори даних містять великі та різноманітні дані, тоді як інші є дуже однорідними. Класифікація та виявлення раптової зміни в цих даних стає складною статистичною проблемою.
Виявляйте аномалії за допомогою машинного навчанняВиявлення аномалій – це техніка машинного навчання, яка використовує можливості розпізнавання шаблонів алгоритму на основі штучного інтелекту, щоб знаходити викиди у ваших даних. Він неймовірно потужний для операційних завдань, коли зазвичай операторам потрібно фільтрувати шум, щоб знайти корисну інформацію, приховану в даних.
Ця інформація переконлива, оскільки ваш підхід штучного інтелекту до попередження може викликати проблеми, яких ви ніколи раніше не бачили. За допомогою традиційних сповіщень зазвичай потрібно передбачити інциденти, які ви очікуєте, і створити правила для своїх сповіщень. Їх можна назвати вашими відомими відомими або відомими невідомими. Інциденти, про які ви знаєте, або сліпі зони вашого моніторингу, які ви покриваєте про всяк випадок. Але як щодо вашого
Не змогли відвідати Transform 2022? Перегляньте всі сесії саміту в нашій бібліотеці за запитом! Подивіться сюди.
Машинне навчання подолало прірву. У 2020 році McKinsey виявила, що з 2395 опитаних компаній 50% постійно інвестували в машинне навчання. Очікується, що до 2030 року машинне навчання принесе близько 13 трильйонів доларів. Невдовзі добре розуміння машинного навчання (ML) стане центральною вимогою будь-якої технічної стратегії.
Запитання в тому, яку роль відіграватиме штучний інтелект (ШІ) у інженерії? Як на майбутнє створення та розгортання коду вплине поява ML? Тут ми пояснимо, чому ML стає центральною частиною постійного розвитку програмної інженерії.
Зростання темпів змін у розробці програмного забезпеченняКомпанії прискорюють темпи змін. Раніше розгортання програмного забезпечення було щорічним або піврічним. Сьогодні дві третини опитаних компаній розгортають принаймні раз на місяць, а 26% компаній розгортають кілька разів на день. Ця зростаюча швидкість змін свідчить про те, що галузь прискорює темпи змін, щоб задовольнити попит.
Якщо ми будемо слідувати цій тенденції, майже кожній компанії доведеться вводити зміни кілька разів на день, якщо вона хоче йти в ногу зі мінливими вимогами сучасного ринку програмного забезпечення. Масштабувати цю швидкість змін важко. Оскільки ми прискорюємося ще швидше, нам потрібно буде знайти нові шляхи оптимізації нашої роботи, вирішення невідомих і переміщення розробки програмного забезпечення в майбутнє.
Введіть машинне навчання та IAopsСпільнота розробників програмного забезпечення розуміє накладні витрати на роботу складної архітектури мікросервісів. Інженери зазвичай витрачають 23% свого часу на вирішення операційних завдань. Як AIops може зменшити цю кількість і звільнити час для інженерів, щоб повернутися до кодування?
Використовуйте AIops для сповіщень, виявляючи аномаліїПоширеним завданням в організаціях є виявлення аномалій. Аномальні результати – це ті, які не відповідають решті набору даних. Завдання просте: як визначити аномалії? Деякі набори даних містять великі та різноманітні дані, тоді як інші є дуже однорідними. Класифікація та виявлення раптової зміни в цих даних стає складною статистичною проблемою.
Виявляйте аномалії за допомогою машинного навчанняВиявлення аномалій – це техніка машинного навчання, яка використовує можливості розпізнавання шаблонів алгоритму на основі штучного інтелекту, щоб знаходити викиди у ваших даних. Він неймовірно потужний для операційних завдань, коли зазвичай операторам потрібно фільтрувати шум, щоб знайти корисну інформацію, приховану в даних.
Ця інформація переконлива, оскільки ваш підхід штучного інтелекту до попередження може викликати проблеми, яких ви ніколи раніше не бачили. За допомогою традиційних сповіщень зазвичай потрібно передбачити інциденти, які ви очікуєте, і створити правила для своїх сповіщень. Їх можна назвати вашими відомими відомими або відомими невідомими. Інциденти, про які ви знаєте, або сліпі зони вашого моніторингу, які ви покриваєте про всяк випадок. Але як щодо вашого
What's Your Reaction?
