الجميع يتحدث عن AIOps، ولكن توصيل LLM مباشرة في مجموعة Kubernetes للإنتاج الخاص بك هو وصفة لكارثة. إذا كان نظام التسليم الخاص بك معطلًا في الأساس، فإن إضافة الذكاء الاصطناعي سيساعدك فقط على كسر الأشياء بشكل أسرع.

إذن، كيف ندمج الذكاء الاصطناعي بشكل عملي في سير عملنا؟

تكامل عالي القيمة، ومنخفض المخاطر

ابدأ باستخدام الذكاء الاصطناعي كمساعد، وليس كوكيل مستقل.

• تحليل السجلات: وجّه سجلات الأخطاء الكثيفة إلى LLM مستضاف محليًا لإنشاء ملخصات يمكن قراءتها من قبل الإنسان على الفور حول ما تسبب في حدوث عطل.
• الاستجابة للحوادث: استخدم الذكاء الاصطناعي لصياغة مستندات تحليل السبب الجذري (RCA) تلقائيًا استنادًا إلى المقاييس التي تم جمعها أثناء انقطاع رئيسي.
• مراجعة الكود: تنفيذ الذكاء الاصطناعي في مسار CI الخاص بك لفحص نصوص Terraform أو Ansible بحثًا عن سوء تكوين الأمان قبل أن تصل إلى المراجعة اليدوية.

يجب أن يقلل الذكاء الاصطناعي العبء المعرفي، وليس أن يحل محل الممارسات الهندسية القوية.