Teknologi SLS dipacu AI dengan keupayaan analisis pintar yang inovatif

AIOps membawa perubahan revolusioner kepada operasi dan kerja penyelenggaraan

Dengan peningkatan berterusan teknologi pengkomputeran awan, skala perniagaan yang membawa infrastruktur IT terus berkembang, hubungan pautan antara pelbagai aplikasi menjadi semakin kompleks, dan sejumlah besar data log dijana. Kaedah pengumpulan, penyimpanan, analisis dan pemprosesan data log telah menjadi penunjuk penting bagi tahap pendigitalan sistem perusahaan. Penyelesaian operasi dan penyelenggaraan IT tradisional juga menghadapi kesukaran besar apabila menghadapi cabaran ini. Untuk DevOps, menyelesaikan masalah mungkin mengambil masa berjam-jam untuk mencari, membandingkan dan menganalisis Anda perlu menyemak pelbagai log, data pemantauan dan maklumat lain yang berkaitan untuk mencari punca masalah. Untuk SecOps, menjalankan analisis mendalam dalam jumlah data yang besar bermakna mereka perlu segera mencari punca dan mencari anomali daripada ratusan terabait data Proses ini sangat memakan masa dan menyusahkan, dan mungkin memerlukan banyak tenaga kerja dan pelaburan sumber

Untuk menyelesaikan masalah di atas, penyelesaian AIOps generasi baharu perlu diperkenalkan. Penyelesaian ini merealisasikan automasi dan kebolehmerhatian pautan data tindanan penuh melalui analisis gabungan data, dan menyediakan laporan dan peraturan diagnostik yang lebih mudah digunakan, menjadikan perkara yang anda lihat adalah apa yang anda perolehi. Dengan sokongan teknologi AI, anomali boleh dikesan secara automatik dengan lebih cekap dan punca punca dapat dikesan dengan cepat. AIOps telah membawa perubahan revolusioner kepada operasi dan kerja penyelenggaraan

Bagaimanakah Perkhidmatan Log SLS meningkatkan kecekapan?

Pengumpulan data tindanan penuh automatik SLS

• Infrastruktur awan boleh diperhatikan Alibaba Cloud Lens: Menyediakan operasi produk awan merentas akaun, merentas wilayah dan pengumpulan data operasi dan penyelenggaraan produk awan bersatu, serta menyokong pengumpulan automatik pengukuran, penunjuk, log akses dan data lain
• Kebolehmerhatian aplikasi Kebolehmerhatian tindanan penuh: pengumpulan data tindanan penuh, klien ke pelayan, infrastruktur ke aplikasi, analisis korelasi data, merentas pelbagai sumber data, sintaks analisis lengkap, sokongan konteks yang kaya
• Audit Log Audit Keselamatan: 50+ sumber data diakses secara automatik, carta visualisasi situasi keselamatan terbina dalam, 100+ peraturan keselamatan pemantauan penggera disediakan, dan pengurusan berbilang akaun, rentas akaun dan pengumpulan merentas wilayah disediakan untuk storan berpusat

SLS menyediakan laporan di luar kotak dan peraturan diagnostik

• Peraturan terbina dalam CloudLens: analisis operasi dan penyelenggaraan berbantukan produk awan yang komprehensif, menyokong platform data langganan yang fleksibel seperti kumpulan pengguna/API/Grafana
• Penggera terbina dalam tindanan penuh yang boleh diperhatikan: penggera masa nyata, sistem pengurusan acara, penumpuan penggera, papan pemuka boleh disesuaikan, pengesanan anomali terbina dalam dan analisis punca
• Peraturan terbina dalam keselamatan: Memenuhi pematuhan, MLA, Undang-undang Keselamatan Siber, GDPR dan piawaian lain, dengan hampir seratus peraturan pemantauan pematuhan keselamatan terbina dalam

SLS melancarkan ekosistem data yang terbuka dan serasi

• SLS menyediakan ekosistem data yang terbuka dan serasi, serasi dengan pelbagai sumber data dan pengumpulan bersatu.
• SLS ialah platform analisis storan boleh diperhatikan sumber terbuka dan kos efektif. Keupayaan analisis tanpa pelayan terbina dalam, serasi dengan enjin dan alatan sumber terbuka, serasi dengan Elasticsearch, Kafka, Prometheus, CK dan migrasi lancar dalam 99% kes.
• SLS ialah penyelesaian terbaik untuk gudang data luar talian dan tasik data Ia disepadukan dengan SIEM pihak ketiga untuk menyediakan pengauditan keselamatan awan SecOps dan menyokong berbilang saluran pemberitahuan penggera.

Inovasi model asas untuk operasi IT dan senario penyelenggaraan

Perkhidmatan Log Awan Alibaba (SLS) komited untuk membina penyelesaian operasi dan penyelenggaraan yang cekap dan boleh diperhatikan. Dengan pengalaman operasi dan penyelenggaraan selama bertahun-tahun serta sokongan model bahasa yang besar, SLS terus meningkatkan daya saingnya dalam bidang ini. Baru-baru ini, SLS mengeluarkan model operasi dan penyelenggaraan pintar asas, meliputi senario data yang boleh diperhatikan seperti log, penjejakan dan penunjuk, dan fungsi sokongan seperti pengesanan anomali, anotasi pembahagian teks dan analisis kependaman tinggi bagi permintaan penjejakan. Model ini menyediakan pengesanan anomali plug-and-play, anotasi automatik, pengelasan dan keupayaan analisis punca. Dalam persekitaran pengeluaran, ia boleh mencari punca dalam beberapa saat dalam beribu-ribu permintaan, dengan ketepatan lebih 95%

Selain itu, SLS menyediakan penalaan halus dibantu manual. Pada platform perkhidmatan log, ia secara asli menyokong maklum balas anotasi untuk Log, Metrik dan Trace, membolehkan pelanggan membuat anotasi dan membetulkan dengan cepat semasa penggunaan untuk mengumpul set data yang memenuhi senario tertentu. Melalui keupayaan anotasi platform, pelanggan boleh mengumpul label data operasi dan penyelenggaraan berkualiti tinggi dari awal, memberikan kemungkinan tanpa had untuk latihan model diagnosis punca masa hadapan. Pada masa hadapan, pelanggan boleh memperhalusi model dalam medan tertentu untuk data beranotasi mereka sendiri, menggunakan mereka dengan cepat dan mencipta perkhidmatan model peribadi. Fungsi ini menyokong anotasi automatik dan penalaan halus dibantu manual, dan juga menyokong pembetulan hasil anotasi manual Model ini ditala secara automatik berdasarkan maklum balas manual untuk meningkatkan ketepatan pemandangan

SLS menjadi pembantu pintar yang penting dengan membantu dalam menjana pernyataan pertanyaan. Mengeluarkan model besar Alibaba Cloud CloudLens Copilot untuk membantu penyelenggaraan dan operasi kemudahan awan. Mengguna pakai teknologi NL2Query berdasarkan model bahasa yang besar untuk memahami dengan tepat niat pertanyaan pengguna dan meningkatkan ketepatan hasil pertanyaan tanpa memahami bahasa SQL yang kompleks dan sintaks pertanyaan, ia boleh menukar pertanyaan bahasa semula jadi dengan tepat kepada pertanyaan SQL dan carta visual; Graf pengetahuan, pembelajaran berterusan, pengoptimuman berterusan pelarasan model dan kemas kini pangkalan pengetahuan, dan peningkatan berterusan ketepatan dan kesan menjawab soalan

Contoh senario: Pengesanan analisis anomali pintar dan analisis punca

Kami mencadangkan penyelesaian untuk senario dengan panggilan kompleks dan kebergantungan dalam sistem perkhidmatan permainan. Kami menggunakan data Trace dalam perkhidmatan untuk menjana peta topologi secara automatik, dan menjalankan analisis dan diagnosis analisis kependaman tinggi, analisis kadar ralat tinggi, titik panas dan kesesakan sistem, dsb. untuk memendekkan masa pemprosesan masalah dan mengoptimumkan kependaman sistem

Melalui peta topologi yang dijana secara automatik, kami boleh mencari punca anomali dan kesesakan prestasi dengan cepat dalam data surih besar-besaran tanpa campur tangan manual. Kaedah ini boleh meningkatkan kecekapan lokasi tidak normal dalam sistem teragih berskala besar dan mencapai lokasi punca punca pada tahap ribuan permintaan sesaat. Dalam persekitaran pengeluaran, ketepatan penyelesaian ini boleh mencapai 95%

Model asas operasi dan penyelenggaraan pintar

Teknologi AIOps tradisional, seperti pengesanan anomali dan lokasi punca punca, mempunyai dua masalah utama berikut:

• Algoritma AIOps melibatkan konfigurasi banyak ambang dan peraturan item konfigurasi ini memerlukan ujian dan pemilihan berulang dalam senario perniagaan yang berbeza. Oleh itu, kos penyelenggaraan algoritma agak tinggi, dan sukar untuk berkembang dengan perubahan dalam senario perniagaan
• Pembinaan model AIOps umumnya menggunakan data domain persendirian, yang sering mengalami masalah kuantiti yang kecil dan kualiti data yang lemah. Ini mengakibatkan keupayaan generalisasi dan penghijrahan model yang lemah, yang selalunya perlu dibina semula dalam senario perniagaan yang berbeza

Sebagai tindak balas kepada masalah di atas, SLS kini telah melancarkan keupayaan model universal untuk operasi dan penyelenggaraan pintar. Kami telah membangunkan model asas untuk menganalisis log, maklumat penjejakan dan data penunjuk masing-masing, dan menyediakan algoritma pengesanan anomali di luar kotak, analisis punca dan pelabelan automatik. Model kami dapat mencari punca merentasi ribuan permintaan dalam beberapa saat, dengan ketepatan lebih 95% dalam persekitaran pengeluaran. Untuk jenis data yang berbeza, kami memilih tugasan yang berbeza untuk pra-latihan

• Model asas metrik: boleh disediakan untuk mengenal pasti pengesanan anomali pemasaan, ramalan masa, pengesanan morfologi, dll., untuk membantu dalam pemeriksaan yang lebih bijak
• Model asas log: Untuk senario log, ia menyediakan keupayaan LogNER yang kaya untuk membantu dalam mengekstrak templat log dengan maklumat semantik)
• Model asas jejak: menyokong diagnosis kependaman tinggi data Trace protokol OT

Produk dengan model asas khusus domain boleh digunakan serta-merta tanpa proses penggunaan yang menyusahkan Anda boleh mula menggunakannya dengan hanya satu klik, sekali gus mengurangkan ambang untuk pelanggan menggunakan fungsi asas Perkhidmatan Log. Pelanggan tidak perlu memperhalusi model dalam senario tertentu, mereka hanya boleh menggunakan model asas umum yang disediakan oleh Log Service secara langsung untuk mendapatkan hasil yang baik

Alibaba Cloud Lens Copilot model besar membantu operasi dan penyelenggaraan infrastruktur

Alibaba Cloud Intelligent Lens Copilot menyediakan sokongan untuk penyelenggaraan dan operasi kemudahan awan melalui model yang berkuasa, dengan berkesan menyelesaikan masalah yang dihadapi oleh pengguna dari segi ketidakbiasaan dengan sintaks SLS, kekurangan pengetahuan domain perniagaan dan korpus soal jawab berkualiti tinggi

• Kenal pasti niat dengan tepat: Gunakan teknologi NL2Query berdasarkan model bahasa yang besar untuk memahami dengan tepat niat pertanyaan pengguna dan meningkatkan ketepatan keputusan pertanyaan
• Hasil dan laporan WYSIWYG: Tidak perlu memahami bahasa SQL yang kompleks dan sintaks pertanyaan, menukar pertanyaan bahasa semula jadi dengan tepat kepada pertanyaan SQL dan carta visual
• Pelajari data aset secara automatik: Sepadukan data aset dan graf pengetahuan dalam Alibaba Cloud Lens, pelajari data aset secara berterusan dan optimumkan pelarasan model secara automatik

Ringkasan

Dengan peningkatan keupayaan AI, keupayaan analisis pintar SLS akan dipertingkatkan secara menyeluruh. SLS bertujuan untuk memanfaatkan data dan algoritma untuk menyokong inovasi AIOps dengan faedah berikut:

• Mudah digunakan

Pelanggan boleh menggunakan fungsi dengan mudah seperti pengesanan anomali penunjuk, pembahagian perkataan pintar bagi teks log dan mengesan diagnosis kependaman tinggi pautan pada konsol Perkhidmatan Log, yang membolehkan pelanggan mengalami ubiquity model

Model asas dalam bidang tertentu telah disediakan lebih awal dan boleh digunakan secara langsung, menghapuskan keperluan untuk proses penggunaan yang menyusahkan dan boleh dimulakan dengan hanya satu klik

Model bahasa besar dalam bidang khusus yang dilancarkan kali ini boleh menurunkan ambang dengan ketara untuk pelanggan menggunakan keupayaan asas perkhidmatan log, supaya model bahasa besar boleh membantu dalam menjana pernyataan pertanyaan dan menjadi pembantu pintar yang penting

• Fleksibiliti

1. Pelanggan tidak perlu memperhalusi model dalam senario tertentu Mereka hanya perlu menggunakan model asas umum yang disediakan oleh Perkhidmatan Log untuk mendapatkan hasil yang baik

Pada platform perkhidmatan log, ia secara asli menyokong keupayaan anotasi dan maklum balas Log, Metrik dan Surih, membolehkan pelanggan membuat anotasi dengan cepat semasa penggunaan dan mengumpul set data yang memenuhi senario tertentu

• Kebolehskalaan

Dengan sokongan kuasa pengkomputeran yang berkuasa dari Alibaba Cloud, model umum asas yang disediakan oleh Log Service boleh mencapai pengembangan pesat dan pemindahan perkhidmatan

Pada masa hadapan, pelanggan akan mempunyai keupayaan untuk memperhalusi model khusus domain dan menggunakan model tersebut dengan pantas secara selari untuk mencipta perkhidmatan model persendirian

Pautan asal: https://developer.aliyun.com/article/1396326?utm_content=g_1000386345

Tolong jangan salin atau cetak semula artikel ini Artikel ini adalah kandungan asal Alibaba Cloud dan tidak boleh diterbitkan semula tanpa kebenaran

Atas ialah kandungan terperinci Teknologi SLS dipacu AI dengan keupayaan analisis pintar yang inovatif. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!