Große Fortschritte in der verteilten Architektur, Multi-Cloud, Containerisierung und der Aufstieg von Microservices haben eine riesige Menge mehrdimensionaler Systemdaten geschaffen; Daten, die wiederum zu übermäßigem Rauschen führen, das die Fähigkeit eines Unternehmens beeinträchtigen kann, Servicevorfälle zu identifizieren und zu lösen. In diesem Vortrag erläutert Data Science Lead Mitra Goswami, wie ihr Team die AIOps-Landschaft angeht, um wichtige Möglichkeiten zur Erstellung erfolgreicher Feedbackschleifen zu identifizieren, die in die Automatisierung einfließen können. Sie wird einige verschiedene Happy Paths oder gute Lernkurven für Vorfälle hervorheben, die sich gut für die Automatisierung eignen.
Sie erfahren mehr über:
- Herausforderungen und Chancen der Automatisierung bei der Reaktion auf Vorfälle
- Wie PagerDuty für AIOps einen „systemischen Denkansatz“ nutzte, um optimale Möglichkeiten zur Gruppierung von Vorfällen zu ermitteln
- Überlegungen zum Entwurf von Happy Paths und vielversprechenden Möglichkeiten zur automatischen Behebung
„Die PagerDuty Operations Cloud ist für TUI von entscheidender Bedeutung. Sie wird uns tatsächlich dabei helfen, als Unternehmen zu wachsen und sicherzustellen, dass wir unseren Kunden qualitativ hochwertige Dienstleistungen bieten.“
- Yasin Quareshy, Technologiechef bei TUI