изображение создано нейросетью
ИИ в мониторинге перестал быть футуристической идеей — сегодня он помогает ИТ-командам быстрее выявлять, диагностировать и устранять сбои. AIOps-платформы и ИИ-агенты превращают мониторинг из наблюдателя в активного участника бизнес-процессов, снижая риски простоев и повышая эффективность инфраструктуры. IT-World на примере платформы «Астра Мониторинг» покажет, как интеллектуальные системы становятся не заменой, а партнером инженеров, беря на себя рутину и ускоряя реакции на инциденты. erid: 2W5zFJYaMVa
ООО Тантор Лабс Реклама
Любой инженер по эксплуатации хотя бы однажды мечтал о ситуации, когда при «падении» того или иного сервиса, грозящем бессонной ночью, причем не одной, для всей команды, из тени вдруг появляется виртуальный ассистент, который уже разобрался с первичной диагностикой, предложил сценарий восстановления и готов нажать на кнопку, если вы дадите команду. Это не фантастика, а уже реальность: системы ИИ-мониторинга становятся интеллектуальными партнёрами поддержки ИТ-систем, не просто сигнализируя о проблемах, а автоматически помогая их решать. Именно этот сдвиг превращает мониторинг из наблюдателя в активного участника бизнес-процессов.
Содержание:
Что такое ИИ в мониторинге и как он уже применяется
Когда мы ведём речь об ИИ в мониторинге, мы фактически говорим о роботах-ассистентах, которые выполняют задачи, ранее ручные и рутинные. Автоматизация в мониторинге не нова: расчёт базовых линий метрик (baseline) уже давно встроен во многие продукты, где система анализирует статистику, определяет динамичные нормы и уведомляет, если значения существенно отклоняются. Производители ПО ушли дальше. Так, американская система Dynatrace ввела концепцию одного агента, который облегчает развёртывание и инструментирование приложений: достаточно запустить одну команду на хосте, и мониторинг включается. На платформе «Астра Мониторинг» от «Группы Астра» применён похожий подход как к базовым линиям, так и к автоматизации развёртывания.
С приходом LLM-моделей (ChatGPT и тому подобных) возможности расширились: ИИ-агенты теперь могут не просто фиксировать аномалии, а по логам и трассам предлагать сценарии исправления, автоматически связываться с внутренней базой знаний, проводить первичную диагностику и даже попробовать применить те решения, которые уже были успешны в аналогичных случаях. Такие подходы развивают многие вендоры. Они двигаются в сторону агентов ИИ и глубокой интеграции с историей инцидентов и корпоративными базами знаний.
Во многих средах мониторинг нужен не только инженерам, но и архитекторам или CTO: они интересуются «узкими» точками в приложениях, и ручной анализ трассировок без автоматизации становится непрактичным при десятках или сотнях микросервисов. В таких сценариях ИИ-агенты способны выявлять проблемные сервисные цепочки и рекомендовать улучшения, разгружая человеческий ресурс.
Таким образом, уже сегодня ИИ применяется в мониторинге не как нишевый эксперимент, а как составляющая интеллектуальной платформы, которая детектирует аномалии, руководит развёртыванием и участвует в первом этапе диагностики и предложения решений.
Общая мировая тенденция внедрения ИИ в системы мониторинга: на какой стадии мы сейчас
AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) — это подход и класс платформ, которые применяют машинное обучение, статистические модели и LLM-агентов к потокам ИТ-телеметрии (метрикам, логам, трассировкам, событиям, изменениям конфигураций) для автоматизации операций: от обнаружения аномалий и корреляции уведомлений до поиска первопричин, прогнозирования и автоматического восстановления. Мировой рынок стоит на пороге массового перехода от пилотов к серийному внедрению. По разным оценкам, рынок AIOps в 2024–2025 годах оценивается в диапазоне от 14 млрд до 16,4 млрд долларов, и прогнозируется рост около 15–17 % до 2030 года. Эти цифры иллюстрируют, что рынок уже вышел из экспериментальной фазы и вступает в стадию зрелого роста. В частности, наблюдается бурное расширение конкуренции среди платформ наблюдения (observability), где использование ИИ становится ключевым дифференциатором: аналитики отмечают, что рынок observability сам по себе будет расти до $14,2 млрд к 2028 году, и «умные способности» будут одним из главных факторов выбора платформы. Тем не менее, несмотря на рост, большинство компаний ещё не вышли за рамки пилотов. По данным опросов, до полноценного развёртывания доходят лишь около 10 % AI-проектов, даже если 87 % организаций заявляют о намерении внедрять ИИ. Gartner также предупреждает, что более 40% проектов агентов ИИ могут быть прекращены к 2027 году из-за неопределённости ценности и сложности внедрения.
Иными словами, глобальный ландшафт сейчас — это смесь зрелого рынка с быстро растущим спросом и значительным риском от переоценки, когда технологии переписываются как агентные, но по сути остаются классическими. При этом ведущие компании стараются задать тон и стать теми, кто формирует тренды, а не реагирует на них.
Эффекты для бизнеса: уменьшение рисков и рост ключевых показателей
Для бизнеса ключевые выгоды от интеграции ИИ в системы мониторинга лежат прежде всего в уменьшении простоев и ускорении восстановления инфраструктуры, что напрямую влияет на операционные показатели. Каждая минута, когда критичный сервис недоступен, наносит ущерб: невозможность обслуживать клиентов, потеря выручки, репутационные издержки и снижение лояльности. В таких условиях сокращение времени реакции и восстановления имеет первостепенное значение.
Применение ИИ-агентов и систем AIOps позволяет, как правило, сократить «окно» инцидента на 10–50 % — и это означает корреляцию с существенным уменьшением потерь для бизнеса. Кроме того, автоматизация помогает повысить устойчивость систем, предотвращать повторные сбои за счёт анализа postmortem-инцидентов и создания обучающихся моделей. Другая выгода — оптимизация численности штата поддержки: рутину, такую как первичная диагностика и фильтрация шумов, берёт на себя ИИ, освобождая специалистов для стратегически важных задач. Также архитекторы и CTO получают ускоренный доступ к анализу узких мест приложений без долгого ручного анализа сотен трассировок.
По данным ряда аналитиков, организации, использующие генеративный ИИ (что близко к модельному подходу в мониторинге), фиксируют в среднем ROI 3,7$ на каждый потраченный доллар. Это говорит о том, что инвестиции в интеллектуальные системы действительно могут окупаться. Артем Шейкин: «Ключ к обмену инцидентами — правовые гарантии» Александр Бастрыкин: «Главная задача — защита граждан и бизнеса в цифровой среде» Отечественная альтернатива Oracle Exadata: машины баз данных Tantor XData
Таким образом, ИИ в мониторинге — не просто технический апгрейд, а инструмент снижения операционных рисков, повышения устойчивости бизнеса, а также ключевых метрик доступности, скорости реагирования и эффективности команд.
Как это устроено в «Астра Мониторинге»?
Платформа «Астра Мониторинг» реализует многие лучшие практики и технологические подходы, соответствующие мировым трендам, причём с учётом специфики корпоративных заказчиков. Как и в Dynatrace, здесь используется минималистичный подход к развёртыванию: достаточно выполнить одну команду на хосте, и система берет на себя инструментирование сервисов. В части автоматического анализа она применяет интеллектуальные алгоритмы для построения baseline-моделей и отслеживания аномалий, аналогично классическим методам, но с учётом современных требований.
Ключевой элемент для подключения ИИ к данным мониторинга, который внедрила команда «Группы Астра», — MCP-адаптер (Model Context Protocol), позволяющий интегрировать внешние совместимые ИИ-модели (например, внутренние LLM заказчика или сторонние сервисы). Это означает, что клиенту не приходится приобретать и масштабировать GPU-инфраструктуру для каждой ИИ-системы — вместо этого «Астра Мониторинг» передает весь контекст (логи, метрики, топологию сервисов) в модель по выбору клиента и получает аналитическое заключение. Такой гибридный подход минимизирует капитальные вложения и критичен в сегментах, где важны ИБ и импортонезависимость.
На уровне реагирования разработчики встроили модули AIOps, которые объединяют данные метрик, логов и трассировок в реальном времени, позволяя ИИ-агентам участвовать в процессе принятия решений. Можно сказать, что «Астра Мониторинг»не просто следит за инфраструктурой, а становится активным виртуальным сотрудником, который помогает поддерживать работоспособность и экономить ресурсы ИТ-подразделений без необходимости полного замещения штатных специалистов.
Реклама ООО "РусБИТех-Астра" erid: 2W5zFGcGnfi
Журнал IT Manager