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Mejora de la resolución de problemas de SRE con AI Assistant for Observability y los runbooks
Publicada el 13/11/2023

Observability AI Assistant ayuda a los usuarios a explorar y analizar datos de observabilidad utilizando una interfaz de lenguaje natural, aprovechando las llamadas automáticas a funciones para solicitar, analizar y visualizar sus datos para transformarlos en observabilidad procesable. El Asistente también puede configurar una base de conocimientos, impulsada por Elastic Learned Sparse EncodeR (ELSER) para proporcionar contexto adicional y recomendaciones a partir de datos privados, junto con los modelos de lenguaje grandes (LLM) que utilizan RAG (Generación aumentada de recuperación). Elastic's Stack, como base de datos vectorial con búsqueda semántica lista para usar y conectores para integraciones LLM y la solución Observability, es el conjunto de herramientas perfecto para extraer el máximo valor de combinar el conocimiento de observabilidad único de su empresa con IA generativa.

 

Solución de problemas mejorada para SRE

Los ingenieros de confiabilidad del sitio (SRE) en grandes organizaciones a menudo enfrentan desafíos a la hora de localizar la información necesaria para solucionar alertas, monitorear sistemas o obtener información debido a recursos dispersos y potencialmente obsoletos. Este problema es particularmente importante para los SRE menos experimentados que pueden necesitar asistencia incluso con la presencia de un runbook. Los incidentes recurrentes plantean otro problema, ya que la persona de guardia puede carecer de conocimiento sobre las resoluciones anteriores y los pasos posteriores. Los equipos maduros de SRE a menudo invierten un tiempo considerable en mejoras del sistema para minimizar la "extinción de incendios", utilizando una amplia automatización y documentación para apoyar al personal de guardia.

Elastic® aborda estos desafíos combinando modelos de IA generativa con resultados de búsqueda relevantes de sus datos internos utilizando RAG. La base de conocimientos interna de Observability AI Assistant , impulsada por nuestro modelo de recuperación de búsqueda semántica ELSER , puede recuperar información en cualquier momento durante una conversación, proporcionando respuestas RAG basadas en el conocimiento interno. 

Esta base de conocimientos se puede enriquecer con información de su organización, como runbooks, problemas de GitHub, documentación interna y mensajes de Slack, lo que permite que AI Assistant brinde asistencia específica. El Asistente también puede documentar y almacenar información específica de una conversación en curso con un SRE mientras soluciona problemas, creando de manera efectiva runbooks para referencia futura. Además, el Asistente puede generar resúmenes de incidentes, estado del sistema, runbooks, autopsias o anuncios públicos. 

Esta capacidad de recuperar, resumir y presentar información contextualmente relevante cambia las reglas del juego para los equipos de SRE, ya que transforma el trabajo de buscar documentos y datos en una experiencia de usuario intuitiva y contextualmente sensible. La base de conocimientos (consulte los requisitos) sirve como depósito central . del conocimiento de observabilidad, rompiendo los silos de documentación e integrando el conocimiento tribal, haciendo que esta información sea accesible para las SRE mejorada con el poder de los LLM. 

Su proveedor de LLM puede recopilar telemetría de consultas cuando utiliza AI Assistant. Si tus datos son confidenciales o tienen detalles sensibles, te recomendamos verificar la política de tratamiento de datos del conector LLM que proporcionaste a AI Assistant.

Elastic, publico un post completo en donde explica como realizar la configuracion completa, link a la nota

 
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