Лаборатория AI-инженерии
Инфраструктура и сети Кейс 11 / 22

Мониторинг, который сообщает о проблеме раньше пользователя

О сбоях узнавали от сотрудников. Проверки были ручными, часть аварий развивалась ночью и в выходные.

Все кейсы
НаправлениеИнфраструктура и сети
ПрофильИнфраструктура с несколькими критичными сервисами
Проблема бизнеса

Что происходило до внедрения

О сбоях узнавали от сотрудников. Проверки были ручными, часть аварий развивалась ночью и в выходные.

Что внедрили

Решение и его эффект

Собрали мониторинг: проверки доступности сервисов, дисков, резервных копий, температуры и сетевых устройств. Алерты приходят в Telegram с понятным текстом, пороги настроены под реальные процессы. Часть типовых сбоев лечится автоматически.

Измеримый эффект Проблема обнаруживается до обращения, алерт содержит причину.
Интеграция

Как встроили в ИТ-контур

Проверки запускаются внутри инфраструктуры, уведомления приходят в закрытый канал. Доступ к сервисам ограничен ролью дежурного.

Схема упрощена. Полную архитектуру и состав интеграций показываем на встрече по NDA.

Результат

Что получил заказчик

  • проблема обнаруживается до обращения пользователя
  • алерт содержит причину и следующий шаг, а не просто факт падения
  • типовые сбои устраняются без дежурного
  • история инцидентов помогает устранять причины

Показатели проекта раскрываем в согласованном диапазоне. Точные данные, имена и архитектуру покажем на встрече по NDA.

Ограничения и безопасность

Что учли по требованиям заказчика

Уведомления не содержат лишних данных, доступ к журналу идёт по роли. Автоматические действия ограничены безопасными.

ИИ-агент в кейсе
ИИ-агент

Ночной дежурный

превращает поток алертов в понятную причину

Как работает

  1. Принимает события от сервисов, дисков, резервных копий и сети.
  2. Склеивает связанные сигналы и убирает шум.
  3. Находит вероятную причину и предлагает runbook.
  4. Типовой сбой лечит сам, неизвестный — эскалирует.

Границы

  • Автоматически лечит только проверенные сценарии.
  • Не скрывает и не отключает алерты.
  • Причина, решение и результат остаются в журнале.
Технологии

Что использовали

Python systemd Telegram SNMP собственные проверки

У нас похожая задача

Разберём процесс, определим метрику и скажем, подходит ли здесь пилот. Покажем архитектуру этого кейса на встрече по NDA.

Первый шаг

Обсудить задачу

Четыре поля. Ответим в течение одного рабочего дня и предложим следующий шаг. Если удобнее письмом — hello@ailabix.ru.

Данные заявки не продаём и не передаём третьим лицам, кроме технической доставки уведомления оператору. Сайт использует статистику без cookie и сторонних скриптов.