С развитием технологий искусственный интеллект (ИИ) все активнее внедряется в самые разные сферы, включая мониторинг и наблюдаемость (observability) современных IT-систем. Сложность инфраструктур, состоящих из множества сервисов, баз данных, контейнеров и облачных провайдеров, создаёт уникальные вызовы для инженеров при выявлении первопричин инцидентов и аномалий. Традиционные методы мониторинга и анализа всё чаще не справляются с объёмом и сложностью данных, а ручной разбор длится слишком долго. В этой ситуации AI-подходы к Root Cause Analysis (RCA) представляют собой многообещающую инновацию. Однако важно уяснить, что такое RCA с использованием AI, какие разновидности методов существуют, и где каждый из них имеет сильные и слабые стороны.
В основе наблюдаемости лежит сбор телеметрических данных — метрик, логов, трассировок, событий и профильных данных обработки. За последние годы инструменты сбора и хранения таких данных сильно выросли в качестве и удобстве, а технологии вроде OpenTelemetry и eBPF позволяют достаточно просто получить необходимую информацию. Но после того, как данные собраны и сохранены, встаёт самый сложный вопрос: как быстро и верно определить, почему возникла проблема, и как её исправить? Первые популярные подходы в AI-аналитике RCA ориентированы на использование определённого типа данных. Один из самых распространённых — alert-based RCA, то есть анализ на основе срабатывающих оповещений. Система следит за уведомлениями об ошибках, сбоях или аномалиях и пытается связать между собой несколько оповещений, чтобы понять цепочку возникновения проблемы.
Дополнительно внедряются инструменты, которые анализируют исторические инциденты, комментарии инженеров и данные о развертываниях из систем контроля версий и CI/CD. Это позволяет добавить полезный контекст, например, если обновление сервисов совпало с началом сбоя. Несмотря на свою популярность, такой подход существенно ограничен — он способен «видеть» только то, что уже настроено для мониторинга и что вызывает алерты. Если корень проблемы скрыт глубже и не попадает под триггеры уведомлений, система просто не получит сигнал об этой аномалии. Более того, сложность современных систем зачастую делает создание исчерпывающих алертов задачей практически невыполнимой.
Вторая распространённая модель — event-based RCA, базирующаяся на анализе событий, таких как логи, события Kubernetes и записи о развертываниях. В отличие от alert-based метода, она менее зависит от заранее настроенных алертов и работает с более низкоуровневой информацией. Такая система пытается «следить» за происходящим, автоматически связывая события и выявляя паттерны, указывающие на причины инцидентов. Однако и здесь есть ограничения — информация должна быть явно отражена в событиях. Если ключевые признаки сбоя отсутствуют в логах или коррелирующих событиях, AI-система либо пропустит проблему, либо выдаст ошибочные выводы, основанные на косвенных или нерелевантных данных.
Третий важный подход — tracing-based RCA. Трассировки позволяют детально посмотреть каждый пользовательский запрос или внутрений вызов сервисов, измеряя временные задержки на различных этапах. Можно выявить «узкие места» в цепочках вызовов и отметить проблемные сервисы. В теории это прекрасный источник детальной информации, но на практике трассировки редко охватывают всё приложение полностью. Часто не собираются внутренние метрики, которые могли бы объяснить, почему именно часть запроса задерживается.
Кроме того, нагрузка на систему и дополнительная сложность сбора необработанных детальных данных ограничивает повсеместное использование полного трассирования. Каждый из упомянутых методов хорошо работает в определённых условиях, но явно проигрывает при встрече с всё более сложными и распределёнными системами. Это приводит к появлению концепции All Available Data Based RCA — подхода, который объединяет все возможные источники данных: логи, метрики, трассы, события, системные вызовы и другие сигналы. Такая интеграция позволяет AI-моделям работать с максимально полной картиной, что повышает вероятность полноты и точности анализа первопричины. Однако здесь встают свои задачи.
Огромный объём данных и ограниченный контекстный объём современных моделей ограничивают объём параметров, с которыми можно работать одновременно. Кроме того, сама по себе «сырая» информация без контекста взаимодействий и связей компонентов не позволяет системы понять, почему происходит сбой. Важна грамотная предобработка с выделением релевантных данных и налаживанием знаний о том, как именно работает система. Нередко именно отсутствие нужных телеметрических сигналов или необходимость ручных доработок сбора данных становится серьёзным препятствием для эффективного использования AI в RCA. В этом плане AI-инструменты, использующие технологии сбора данных через eBPF, становятся очень перспективными, поскольку они осуществляют автоматический, прозрачный и детальный сбор информации с минимальными требованиями к изменениям в коде или настройках.
Такой подход позволяет получать полные, точные и своевременные данные для анализа. Одним из представителей данного направления является Coroot, который предлагает решение, базирующееся на комплексном сборе данных и предварительном анализе для подготовки адекватного контекста для AI-моделей. Это позволяет в сжатые сроки после установки системы получать полезные и нацеленные аналитические выводы без необходимости длительной настройки или вмешательства пользователя. Использование AI в RCA отражает реальную потребность индустрии — нивелировать человеческие ограничения и ускорить поиск первопричин сбоев в постоянно усложняющихся системах. AI не создаёт магию, а лишь выступает помощником, который соединяет фрагменты данных, подчёркивает аномалии, предлагает гипотезы и позволяет инженерам концентрироваться на решении, а не на сборе информации.
В будущем очень вероятна интеграция моделей, способных учитывать контекст не только технической стороны, но и бизнес-логики, что сделает RCA ещё более точным и полезным. Для успешной реализации AI для RCA важно фундаментальное понимание взаимодействия системных компонентов, применение комплексного сбора и предварительной обработки данных, а также умелое использование алгоритмов глубокого анализа. Комплексный подход даст возможность двигаться от простых предупреждений к интеллектуальному сопровождению инженеров в решении наиболее сложных проблем. Современный опыт показывает, что ограничение внимания отдельными видами данных снижает эффективность AI в RCA, так как уводит от корня проблемы. Поэтому эволюция RCA связана с тем, кто сможет наладить наиболее глубокое и «широкое» восприятие системы, объединяя и дополняя информацию из всех доступных источников.
Именно такой взгляд предлагает перспективный взгляд на AI в области наблюдаемости — не как замену старым методам, а как необходимое развитие, которое позволит справиться с вызовами будущего без дополнительных затрат времени и сил инженеров. В конечном итоге главная цель остаётся прежней — как можно быстрее найти и устранить проблемы, минимизируя потери и повышая качество предоставляемых сервисов. AI-подходы, опирающиеся на разнообразные типы телеметрии и продуманный дизайн систем, становятся ключевым инструментом для достижения этой цели и получения конкурентного преимущества в управлении сложными IT-инфраструктурами.
