Sabaha karşı üçte, olay müdahalesi çoğunlukla arkeoloji işidir. Nöbetteki mühendis panoları açar, logları filtreler, dağıtım zaman damgalarını hizalar ve binlerce zayıf ilişkili sinyalden kırk dakika önce neyin değiştiğini bulmaya çalışır. AWS şimdi bu kazıyı bir modelle yapmayı öneriyor.
Şirketin izleme servisi CloudWatch, yapay zekâ destekli bir soruşturma yeteneği kazanıyor: yalnızca alarm üretmekle kalmayıp metrikleri, logları, izleri, kaynak değişikliklerini ve son dağıtımları bir araya getiriyor ve neyin neden bozulduğuna dair hipotezler öneriyor. Kararı hâlâ insan veriyor; samanlıkta ilk turu makine atıyor.
Bu, neredeyse tüm gözlemlenebilirlik sağlayıcılarının gittiği yön. Datadog, Dynatrace, Grafana, Splunk ve diğerleri iki yıldır platformlarına asistan ekliyor, çünkü asıl sorun utanç verici biçimde dilsel: telemetri hep sorgulanabilirdi, ama yalnızca sorgu dilini ve sistemin geçmişini bilenler tarafından. Hem telemetriyi hem runbook'ları okuyabilen bir model, bir özellik onay kutusundan çok daha iyi bir arayüz.
Risk ise alana özgü. Kendinden emin biçimde yanılan bir asistan normalde de tehlikelidir; kesinti sırasında bir ekibi on beş dakikalık bir tavşan deliğine gönderip asıl arızayı el değmemiş bırakabilir. Ciddi kurulumlar bu yüzden modeli salt okunur tutuyor, her hipotezin arkasındaki ham telemetriyi göstermeye zorluyor ve her müdahale için insan onayı istiyor. Bir ajanın kendi çıkarımıyla üretimi yeniden başlatmasına izin vermek, panosu olan bir yükümlülüktür.
Sessiz soru ise telemetrinin nereye gittiği. Kurumlar hesaptan neyin çıktığını, ne kadar saklandığını, model geliştirmek için kullanılıp kullanılamayacağını ve ürünün hassas kısmı loglar olan bir müşteri için sistemin nasıl davrandığını bilmek isteyecek. Benimsemeyi demo değil, bu cevaplar belirleyecek.
