AIOps

क्लाउड संचालन को बेहतर बनाने के लिए AI और मशीन लर्निंग का उपयोग -- विसंगति का पता लगाना, स्वचालित मूल कारण एनालिसिस, पूर्वानुमानित अलर्टिंग, और बुद्धिमान स्वचालित सुधार।

AIOps के लिए AWS सेवाएँ

• Amazon DevOps Guru -- ML-संचालित अंतर्दृष्टि जो असामान्य एप्लिकेशन व्यवहार का पता लगाती है और सुधार की सिफारिश करती है
• CloudWatch एनोमली डिटेक्शन -- मेट्रिक्स का निरंतर एनालिसिस करने और विसंगतियों की पहचान करने के लिए ML एल्गोरिदम लागू करता है
• CloudWatch Application Signals -- एप्लिकेशन सेवाओं और उनकी निर्भरताओं को स्वचालित रूप से खोजता और मॉनिटर करता है
• Amazon Q Developer operational investigations -- परिचालन समस्याओं की AI-सहायता प्राप्त जाँच

बेस्ट प्रैक्टिसएँ

• इन्फ्रास्ट्रक्चर तक विस्तार करने से पहले प्रमुख व्यावसायिक मेट्रिक्स पर विसंगति पहचान से शुरू करें
• व्यक्तिगत ML-आधारित डिटेक्टरों से शोर कम करने के लिए composite alarms का उपयोग करें
• AIOps सिग्नल को मानवीय निर्णय के साथ संयोजित करें -- ML का उपयोग समस्याओं को सामने लाने के लिए करें, समीक्षा के बिना महत्वपूर्ण सिस्टम को स्वचालित रूप से ठीक करने के लिए नहीं
• AI-सहायता प्राप्त जाँच में सुधार के लिए परिचालन रनबुक और पिछली घटनाओं के डेटा का उपयोग करें