В условиях роста IT-рынка искусственный интеллект выходит на передний план как ключевой фактор развития. По мере усложнения инфраструктур и увеличения объемов данных, искусственный интеллект позволяет перейти от реактивных методов к проактивному управлению, что становится важнейшим для всех организаций, стремящихся минимизировать риски и оптимизировать затраты.
Традиционные подходы, полагающиеся на статические правила и ручной анализ, не справляются с динамикой современных систем (облаков, микросервисов и распределенных сетей,) приводя к задержкам и ложным срабатываниям. ИИ интегрирует машинное обучение для анализа паттернов в метриках и логах, обеспечивая предиктивный контроль, на который всем компаниям стоит обратить внимание для поддержания стабильности бизнеса.
Развитие ИИ в мониторинге формирует новые стандарты рынка, где игнорирование этой технологии грозит отставанием от лидеров. В статье мы рассмотрим ограничения классических систем мониторинга, алгоритмы машинного обучения и их влияние на работу с метриками и событиями, а также разберем, как ИИ‑агент помогает быстрее принимать обоснованные решения по стабилизации критичных сервисов.
Что такое ИТ-мониторинг?
ИТ‑мониторинг — это непрерывный контроль состояния всей инфраструктуры ИТ-ландшафта компании: серверов, сетевого оборудования, приложений, баз данных, каналов связи и пользовательских сервисов. Системы мониторинга собирают метрики (загрузка CPU и памяти, задержки, ошибки, доступность и др.) и события, чтобы вовремя обнаруживать отклонения от нормы и фиксировать инциденты. Такой подход позволяет видеть, как работает инфраструктура в реальном времени, а не только по факту возникновения сбоев.
По мере усложнения инфраструктур и роста объёмов данных в мониторинг стали приходить методы машинного обучения и более сложная аналитика. На базе тех же метрик и событий появились алгоритмы, которые умеют выявлять аномалии, строить причинно‑следственные цепочки и находить скрытые закономерности. Так ИТ‑мониторинг эволюционировал от чисто пороговой модели к проактивному подходу: теперь системы могут не только фиксировать инциденты, но и прогнозировать риски, помогать снижать простои, планировать развитие инфраструктуры и поддерживать стабильность критичных сервисов с опорой на данные.
Современный ИТ‑мониторинг с применением ИИ-инструментов включает несколько ключевых задач: обнаружение и оповещение об авариях, анализ причин сбоев, контроль выполнения соглашений об уровне сервиса (SLA) и предоставление наглядных дашбордов для ИТ‑ и бизнес‑подразделений. Системы могут использовать правила, корреляцию событий и ML‑алгоритмы для поиска скрытых проблем и предотвращения повторяющихся инцидентов.
Для бизнеса ИТ‑мониторинг - это инструмент управления рисками и затратами: он помогает сокращать простои, планировать развитие инфраструктуры на основе данных и быстрее восстанавливать работу сервисов после неполадок. В результате повышается предсказуемость работы ИТ-инфраструктуры, а пользователи и клиенты реже сталкиваются с недоступностью критичных систем.
Традиционный мониторинг: ограничения и вызовы
В классическом подходе система мониторинга сравнивает показатели с заранее заданными порогами и выдает алерты постфактум, уже после возникновения проблемы. Вот почему традиционный мониторинг сталкивается с рядом ограничений, которые напрямую влияют на устойчивость бизнеса.
Это означает, что системы, как правило, срабатывают уже после возникновения проблем, не прогнозируя сбои заранее, из‑за чего компании сталкиваются с простоями и потенциальными финансовыми потерями, которые в отдельных случаях могут достигать десятков миллионов рублей за инцидент.
Реактивный подход
Система мониторинга фиксирует проблему уже по факту ее наступления: срабатывает порог, формируется алерт, и только после этого инженеры начинают разбор ситуации. Такой режим работы не пытается предсказать деградацию сервиса заранее и не предупреждает о «ненормальном» поведении, пока метрики формально не вышли за заданные границы.
Из‑за этого инцидент часто успевает затронуть пользователей и бизнес‑процессы: сервис недоступен, операции останавливаются, растет очередь обращений, а ИТ‑команда тратит время на ручной поиск первопричины. В совокупности это приводит к простоям, где стоимость одного крупного инцидента для средних и крупных компаний может исчисляться десятками миллионов рублей за счет упущенной выручки, неоказанных услуг, штрафов по SLA и последующего восстановления репутации.
Масштабируемость
Это одно из ключевых слабых мест традиционного ИТ‑мониторинга в современных инфраструктурах. Классические системы изначально проектировались под довольно статичные среды: набор серверов и сервисов известен, их IP‑адреса почти не меняются, а конфигурация обновляется редко. В таких условиях объекты мониторинга можно один раз прописать в конфиге, задать пороги и дальше только поддерживать актуальность вручную.
Современные среды управления виртуальными ресурсами, контейнерами и облачными сервисами работают иначе: количество сервисов постоянно меняется, а адреса и метки ресурсов динамически перераздаются оркестратором. Для традиционных инструментов это означает постоянное «дрейфующее» поле объектов — список хостов и сервисов, с которым они просто не успевают синхронизироваться. В результате часть новых инстансов вообще не попадает под мониторинг, а для уже удаленных узлов продолжают приходить ошибки «недоступно».
Чтобы поддерживать контроль в такой среде, ИТ‑командам приходится вручную прописывать дополнительные правила обнаружения, интеграции с оркестраторами, шаблоны именования и скрипты автоконфигурации. Чем больше кластеров и окружений (dev, test, prod), тем сложнее становится эта схема и тем выше риск пропустить критичный сервис или задвоить метрики. Нагрузка на платформу мониторинга тоже растет: измерений и объектов становится на порядок больше, а исторические решения не всегда рассчитаны на обработку такого объема данных в реальном времени без деградации производительности.
Обработка данных
Современные инфраструктуры генерируют терабайты метрик, логов и трассировок, а статические пороговые правила и ручные корреляции нередко приводят к тому, что подавляющая часть уведомлений оказывается ложными или малозначимыми. В результате растет среднее время устранения инцидентов (MTTR) и нагрузка на команды эксплуатации, что подталкивает большинство компаний к поиску более интеллектуальных подходов и внедрению ИИ‑мониторинга как следующего этапа развития процессов наблюдаемости и управления ИТ‑сервисами.
Проще говоря, традиционный мониторинг отвечает на вопрос «что сломалось и где», а ИИ‑мониторинг стремится ответить еще и на вопросы «почему это произошло», «к чему это приведет дальше» и «что можно сделать прямо сейчас автоматически, чтобы проблему не допустить или сократить ее последствия».
ИИ в системе мониторинга: переход к проактивному управлению ИТ-инфраструктурой
Если традиционный мониторинг в основном сообщает о проблемах уже после их возникновения, то ИИ‑подход стремится заранее увидеть признаки надвигающейся деградации и подсказать, где именно назревает инцидент. Такой подход особенно важен в условиях сложных, распределенных и динамичных сред — от облачных сервисов до гибридных ЦОД.
В основе ИИ‑мониторинга лежит идея использовать машинное обучение и аналитику больших данных для работы с теми же источниками информации, что и раньше: метриками, логами, трассировками, событиями приложений и сетевым трафиком. Но вместо статических порогов и прописанных правил система строит поведенческие модели «нормальной» работы инфраструктуры. Это позволяет фиксировать не только очевидные аварии (резкий рост ошибок или падение сервиса), но и менее заметные изменения — постепенный рост задержек, дрейф настроек, периодические пики нагрузки, которые в обычном режиме легко потерять в массиве графиков.
AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) — термин, которым часто описывают этот подход, охватывает несколько ключевых возможностей. Они включают в себя следующие направления:
Автоматический поиск аномалий
Алгоритмы учатся тому, как «обычно» ведет себя инфраструктура, и затем сравнивает текущие данные с этой выученной нормой. Вместо того чтобы вручную задавать пороги для каждой метрики (CPU 80%, память 70% и т.д.), алгоритмы анализируют исторические ряды, учитывая время суток, день недели, сезонность и тип нагрузки. На основе этих данных строится модель нормального диапазона значений для каждой метрики и для их сочетаний.
Интеллектуальная корреляция событий
Система связывает воедино сигналы с разных уровней — например, видит, что возросший отклик приложения связан с проблемами на конкретном дисковом массиве или сетевом участке, а не с самим кодом сервиса. Практически это выглядит так: система анализирует временные зависимости (что сработало раньше и позже), топологию (как связаны между собой узлы, сервисы, БД, сети), типы событий и их частоту. Например, рост времени отклика веб‑приложения, всплеск ошибок в логах и параллельный рост задержек на конкретном сетевом участке могут быть объединены в один инцидент «проблема на магистральном линке», а не в три независимые аварии. Аналогично, деградация нескольких сервисов, использующих один и тот же дисковый массив, будет связана с его состоянием, а не с «плохим кодом» каждого из приложений.
Снижение информационного шума
В сложной инфраструктуре классические системы могут генерировать сотни и тысячи уведомлений от одного реального сбоя. Каждый компонент цепочки (сервер, контейнер, база данных, балансировщик, СХД, сетевой узел) присылает свое «красное» событие, и дежурная команда вместо ясной картины инцидента получает поток разрозненных сообщений, среди которых трудно выделить главное. В результате специалисты тратят время на ручную фильтрацию, пропускают критичные сигналы и быстро выгорают от постоянного «алерт‑флуда».
ИИ‑подход решает эту проблему за счет группировки, дедупликации и корреляции событий. Алгоритмы анализируют время возникновения алертов, их типы, источник, взаимосвязи компонентов и уже известные паттерны инцидентов. Если система видит, что в течение короткого интервала множество сервисов, баз данных и виртуальных машин выдают ошибки, но все они завязаны на один и тот же сетевой участок или дисковый массив, эти сообщения объединяются в один инцидент.
Проактивное управление ИТ-инфраструктурой и прогнозирование инцидентов
ИИ‑мониторинг старается ответить не только на вопрос «что сломалось сейчас», но и «что сломается следующим». Накапливая историю инцидентов и метрик, система может выявлять закономерности: какие нагрузки приводят к исчерпанию ресурсов, какие конфигурации чаще всего предшествуют авариям, как сезонность бизнеса отражается на пиковых значениях. Это позволяет строить прогнозы, предупреждать о риске наступления инцидента и рекомендовать шаги по его предотвращению — от перераспределения нагрузки до планового увеличения ресурсов или синхронизации обновлений.
Для ИТ‑команд такой подход меняет ежедневную работу. Вместо постоянного «тушения пожаров» и ручного разбора журналов сотрудники получают сгруппированные инциденты, вероятные первопричины и приоритизацию задач. Это снижает нагрузку на дежурных специалистов и уменьшает зависимость от «героев», которые единственные помнят все взаимосвязи в инфраструктуре. При этом ИИ‑мониторинг не отменяет экспертизу инженеров — он становится инструментом, который сортирует, фильтрует и структурирует данные, а конечные решения о действиях по‑прежнему принимаются людьми (или заранее согласованными автоматическими сценариями).
ИИ - агент в системе ИТ-мониторинга wiSLA
ИИ‑агент в системе ИТ‑мониторинга wiSLA расширяет классический подход к наблюдаемости, превращая поток разрозненных метрик и событий в осмысленную картину работы инфраструктуры. Вместо ручной настройки порогов и анализа десятков дашбордов платформа использует алгоритмы машинного обучения, которые автоматически выявляют аномалии, связывают их между собой и оценивают влияние инцидентов на бизнес‑сервисы. Такой подход позволяет перейти от реакции на уже случившиеся сбои к проактивному управлению ИТ‑средой, когда потенциальные проблемы фиксируются и оцениваются еще на ранних стадиях.
wiSLA использует ИИ и машинное обучение для реализации функциональности AIOps в части:
Расчет корреляции событий
Построение карты причинно-следственных связей аномальных событий с оценкой их вероятностей, взаимного влияния и комплексного параметра влияния (весов).
Обработка больших объемов данных и уменьшение информационного шума
Формирование целостной картины инцидента: агрегирование и дедупликация событий, анализ причинно-следственных связей и выделение цепочек взаимосвязанных событий, которые привели к сбою.
Прогнозная аналитика и обнаружение инцидентов на ранней стадии
Автоматическая оценка и прогнозирование влияния проблем на критичные узлы и сервисы. Расчет вероятного развития и предсказание возможных последствий инцидентов на ранних этапах жизненного цикла.
Автоматический поиск первопричин (Root Cause Analysis)
Автоматическое построение связей между данными из любой точки технологических стеков, определение наиболее вероятных коренных причин проблем, ухудшающую качество обслуживания клиентов.
Комплексный анализ системы и выявление узких мест
Формирование ранжированного списка аномалий по степени влияния с указанием наиболее критичных компонентов и ИТ-сервисов, а также возможность ретроспективного анализа аномалий и их взаимосвязей.
Выдача рекомендаций по оптимизации и стабилизации системы
Использование выявленных закономерностей и анализа цепочек аномальных событий для непрерывной оптимизации ИТ-инфраструктуры, повышения надежности систем, эффективности ИТ-операций и проактивного предотвращения инцидентов.
Единый интуитивный интерфейс управления ИТ-инцидентами
ИИ-функционал интегрирован на всех уровнях wiSLA: от агрегирования и фильтрации событий до расследования инцидентов, прогнозирования последствий, поиска узких мест и формирования рекомендаций — все в едином интерфейсе для быстрого реагирования и принятия решений в режиме реального времени.
Встроенный ИИ‑функционал wiSLA реализует принципы AIOps: система не только обнаруживает аномальные события, но и рассчитывает их корреляции, строит причинно‑следственные цепочки, уменьшает шум алертов и помогает быстрее находить первопричину.
Для ИТ‑команды это означает возможность работать с целостными инцидентами, а не с сотнями отдельных уведомлений, видеть узкие места в инфраструктуре и получать рекомендации по ее стабилизации. Благодаря этому wiSLA становится инструментом не просто мониторинга, а непрерывной оптимизации ИТ‑инфраструктуры и повышения устойчивости критичных сервисов.
