AIOps для дата-центрів: використання LLM для управління AI-інфраструктурою

Оновлено 11 грудня 2025 року

Оновлення грудня 2025: 67% IT-команд тепер використовують автоматизацію для моніторингу; жоден респондент не повідомив про відсутність сучасної автоматизації. AI-система охолодження Google DeepMind досягає 40% зниження енергоспоживання (15% покращення PUE). AI-агенти ServiceNow автономно сортують сповіщення, оцінюють вплив, досліджують першопричини та здійснюють усунення проблем. LLM-інтерфейси природною мовою замінюють спеціалізовані мови запитів для управління інфраструктурою.

Автономна AI-система охолодження Google DeepMind знизила енергоспоживання на охолодження дата-центрів на 40%, що перетворилося на 15% зниження загального показника ефективності використання енергії (PUE).[^1] Кожні п'ять хвилин система збирає знімки з тисяч датчиків, пропускає їх через глибокі нейронні мережі та визначає дії, що мінімізують енергоспоживання, дотримуючись обмежень безпеки.[^2] Коли DeepMind розгорнула систему у 2018 році, вона стала першою автономною промисловою системою керування такого масштабу.[^3] Тепер, через сім років, платформи AIOps поширюють AI-керовану автоматизацію на всі аспекти роботи дата-центрів, а великі мовні моделі забезпечують інтерфейси природною мовою та складний аналіз стану інфраструктури.

Дослідження Futurum показує, що 67% IT-команд використовують автоматизацію для моніторингу, тоді як 54% впроваджують AI-кероване виявлення для підвищення надійності.[^4] Жоден респондент не повідомив про відсутність сучасної автоматизації у своєму середовищі.[^5] Питання для операторів дата-центрів змістилося від того, чи впроваджувати AIOps, до того, наскільки агресивно розгортати AI в операційних процесах. Інфраструктура, що обробляє AI-навантаження, дедалі більше покладається на AI для власного управління.

Трансформація AIOps

AIOps (штучний інтелект для IT-операцій) поєднує моніторинг у реальному часі з предиктивною аналітикою, дозволяючи платформам виявляти вузькі місця, прогнозувати збої та оптимізувати розподіл ресурсів до того, як проблеми порушать продуктивність.[^6] Gartner ввів цей термін у 2016 році, визнаючи перехід від централізованих IT до розподілених операцій, що охоплюють хмарну та локальну інфраструктуру по всьому світу.[^7]

Традиційний моніторинг генерує шквали сповіщень, що перевантажують операційні команди. Один інцидент інфраструктури може спричинити тисячі пов'язаних сповіщень, кожне з яких потребує уваги, водночас маскуючи першопричину. Управління подіями ServiceNow зменшує шум на 99%, обробляючи події, теги та метрики для виділення практичних інсайтів замість сирих сповіщень.[^8]

Від реактивних до предиктивних операцій

ServiceNow AIOps використовує алгоритми машинного навчання для кластеризації пов'язаних сповіщень за топологією, тегами та текстовою подібністю, зменшуючи шквали сповіщень та операційний шум.[^9] Просунуті моделі без учителя виявляють проблеми, що виникають, або аномальні патерни за години до того, як вони вплинуть на кінцевих користувачів, забезпечуючи раннє втручання замість реагування на інциденти.

Проактивне управління інцидентами фундаментально змінює операційні процеси. Замість реагування на збої команди вирішують проблеми деградації до того, як користувачі їх помітять. Перехід від реактивних до превентивних операцій скорочує середній час вирішення (MTTR), водночас запобігаючи багатьом інцидентам повністю.[^10]

Metric Intelligence безперервно аналізує дані метрик для швидкого виявлення аномалій та динамічного встановлення порогів.[^11] Статичні пороги генерують хибні сповіщення, коли нормальні діапазони роботи змінюються залежно від часу доби, патернів навантаження або сезонних факторів. Динамічні пороги адаптуються до фактичної поведінки, сповіщаючи лише про справжні аномалії.

LLM для IT-операцій

Великі мовні моделі трансформують спосіб взаємодії операційних команд із системами моніторингу та автоматизації. Детальний огляд проаналізував 183 дослідницькі статті, опубліковані між січнем 2020 та груднем 2024 року, про застосування LLM в AIOps.[^12] Дослідження показує зростаючу витонченість у застосуванні мовних моделей до операційних викликів.

Інтерфейси природною мовою

Сучасні платформи AIOps підтримують чат-бот або LLM-керовані інтерфейси для швидшої співпраці людини та AI.[^13] Оператори запитують стан інфраструктури природною мовою замість спеціалізованих мов запитів. LLM перекладає питання у відповідні запити моніторингу та синтезує результати у зрозумілі резюме.

Дослідники пропонують ефективних LLM-керованих AI-помічників для управління IT-операціями, здатних вирішувати виклики AIOps.[^14] Різні мовні моделі відрізняються навчальними даними, архітектурою та кількістю параметрів, що впливає на їхні здібності в задачах IT-операцій. Менші моделі, такі як Mistral Small 7B, демонструють помітну ефективність у міркуванні та виборі інструментів, незважаючи на зменшений розмір.[^15]

AI-агенти для автономних операцій

AI-агенти ServiceNow для AIOps автономно сортують сповіщення, оцінюють бізнес- та технічний вплив, досліджують першопричини та здійснюють усунення проблем через координовані агентні робочі процеси.[^16] AI-агенти для Observability розширюють можливості, співпрацюючи зі сторонніми APM та інструментами спостережуваності для аналізу впливу на сервіси та пріоритизації розслідувань.

Прогресія від моніторингу до сповіщень та автономного усунення представляє фундаментальне розширення можливостей. Ранні системи AIOps виявляли проблеми та повідомляли людей. Сучасні системи дедалі більше обробляють рутинні інциденти без людського втручання, ескалюючи лише ситуації, що потребують судження або авторизації за межами їхніх налаштованих обмежень.

AI-керована оптимізація охолодження

Охолодження дата-центрів є одним із найуспішніших застосувань AIOps, з вимірюваною економією енергії, що підтверджує цей підхід.

Автономне охолодження DeepMind

DeepMind розробила фреймворк нейронної мережі, що досягає 40% зниження енергії на охолодження, використовуючи 2 роки даних моніторингу з дата-центрів Google.[^17] Архітектура мережі використовувала 5 прихованих шарів по 50 вузлів кожен, обробляючи 19 нормалізованих вхідних змінних для прогнозування оптимальних керуючих дій.[^18]

Система працює автономно, надсилаючи рекомендовані дії до систем керування дата-центром для перевірки та виконання.[^19] Обмеження безпеки гарантують, що рекомендації залишаються в межах прийнятних операційних параметрів. Система керування валідує рекомендації перед виконанням, підтримуючи людський нагляд, водночас забезпечуючи AI-керовану оптимізацію.

Успіх демонструє, що AI може оптимізувати складні фізичні системи за межами людської інтуїції. Оператори не можуть вручну налаштовувати сотні змінних кожні п'ять хвилин для досягнення оптимальної ефективності. AI здійснює безперервну оптимізацію, тоді як люди обробляють виняткові ситуації та нагляд за системою.

Партнерство Schneider Electric та NVIDIA

У 2025 році Schneider Electric уклала партнерство з NVIDIA для розробки AI-оптимізованих референсних архітектур, що підтримують щільність стійок до 132 кВт.[^20] Спільне рішення зменшило енергоспоживання на охолодження майже на 20%. Партнерство демонструє співпрацю постачальників у застосуванні AI-оптимізації до інфраструктури наступного покоління з високою щільністю.

Інтелектуальне балансування навантаження, кероване AI, забезпечує розподіл робочих навантажень між серверами та системами охолодження найбільш енергоефективним способом.[^21] Оптимізація одночасно враховує як ефективність обчислень, так і термальне управління, знаходячи конфігурації, які ручне планування пропустило б.

Автоматизація інфраструктури у масштабі

AIOps виходить за межі моніторингу до активного управління інфраструктурою, автоматизуючи завдання конфігурації, розгортання та усунення проблем.

Управління конфігурацією

58% підприємств використовують інфраструктуру як код або інструменти автоматизації конфігурації, такі як Ansible та Terraform, для управління конфігураціями пристроїв.[^22] Інженери пишуть скрипти та використовують версіоновані плейбуки замість ручного входу на комутатори. Автоматизація забезпечує послідовність, водночас створюючи аудиторські сліди для відповідності.

Платформи AIOps інтегруються з управлінням конфігурацією для виявлення відхилень між фактичним та запланованим станом. Коли моніторинг виявляє аномалії конфігурації, автоматизоване усунення відновлює заплановані конфігурації без ручного втручання. Замкнутий цикл від виявлення до усунення прискорює реагування, зменшуючи людські помилки.

Предиктивне обслуговування

Health Log Analytics забезпечує аналіз та моніторинг логів у реальному часі, гарантуючи швидке виявлення аномалій.[^23] Аналіз логів у масштабі вимагає AI-допомоги: люди не можуть прочитати мільйони записів логів для виявлення патернів, що вказують на майбутні збої.

Предиктивне обслуговування виходить за межі програмного забезпечення до фізичної інфраструктури. Тренди температури, патерни споживання енергії та індикатори деградації продуктивності сигналізують про апаратні збої до їх виникнення. Планування обслуговування під час запланованих вікон дозволяє уникнути непланових простоїв, що порушують роботу.

Цифрові двійники та симуляція

Цифрові двійники, AIOps та предиктивна аналітика допомагають симулювати та оптимізувати продуктивність у реальному часі, забезпечуючи більшу надійність та енергоефективність.[^24] Цифрові двійники створюють віртуальні представлення фізичної інфраструктури, дозволяючи операторам тестувати зміни перед продуктивним розгортанням.

Планування потужності

Цифрові двійники моделюють потужність інфраструктури за різних сценаріїв, допомагаючи операторам планувати розширення та виявляти обмеження. AI аналізує історичні патерни для прогнозування майбутніх потреб, рекомендуючи додавання потужності до того, як попит перевищить пропозицію.

Можливість моделювання особливо цінна для AI-інфраструктури, де розгортання GPU стимулює швидке зростання потужності. Цифрові двійники симулюють вимоги до охолодження, розподіл електроенергії та мережеву потужність для запропонованих розширень GPU-кластерів до виділення капіталу.

Валідація змін

Тестування змін інфраструктури в середовищах цифрових двійників зменшує ризик продуктивних інцидентів. AI валідує запропоновані зміни відносно змодельованої поведінки інфраструктури, виявляючи потенційні проблеми до того, як зміни досягнуть продуктивного середовища. Валідація виявляє помилки конфігурації та конфлікти ресурсів, які інакше спричинили б збої.

Впровадження AIOps для AI-інфраструктури

Організації, що розгортають AIOps для управління дата-центрами, повинні враховувати вимоги до інтеграції, якість даних та операційну готовність.

Вимоги до інтеграції

Integration Launchpad від ServiceNow забезпечує керовану настройку для інтеграцій AIOps із сторонніми інструментами моніторингу.[^25] Організації можуть налаштовувати готові конектори або створювати власні конектори для непідтримуваних інструментів моніторингу. Інтеграційний рівень агрегує дані з різних джерел у уніфіковані операційні представлення.

AI-інфраструктура часто включає спеціалізований моніторинг для GPU, високошвидкісних мереж та систем зберігання, що виходять за межі стандартного моніторингу серверів. Впровадження AIOps повинні включати ці спеціалізовані джерела даних для забезпечення повної видимості інфраструктури.

Основи якості даних

Ефективність AIOps залежить від якості даних моніторингу. Неповні дані, непослідовне маркування та прогалини в покритті обмежують точність AI-моделей. Організації повинні провести аудит покриття моніторингу та якості даних перед розгортанням просунутої аналітики.

Історичні дані дозволяють навчати предиктивні моделі на специфічних для організації патернах. DeepMind використовувала 2 роки даних моніторингу для навчання моделей оптимізації охолодження.[^26] Організації, яким бракує глибини історичних даних, можуть потребувати збору даних до того, як просунуті прогнози стануть надійними.

Операційна готовність

Автономні операції вимагають чітких політик, що визначають межі повноважень AI. Організації повинні вирішити, які дії AI-системи можуть виконувати самостійно, а які потребують людського схвалення. Починаючи з рекомендацій та ручного виконання, формується довіра перед увімкненням автономних дій.

550 польових інженерів Introl підтримують організації, що впроваджують AIOps у розгортаннях GPU-інфраструктури.[^27] Компанія посіла 14 місце в рейтингу Inc. 5000 2025 року з трирічним зростанням 9 594%, що відображає попит на професійні інфраструктурні послуги.[^28] Професійне розгортання забезпечує покриття моніторингу, якість інтеграції та операційні процедури, що підтримують

[Контент скорочено для перекладу]