AI-аналитик анализирует метрики, логи, трейсы, инциденты и ресурсно-сервисную модель — без PromQL и переключений между разделами
Запросить триалЗа последний час доля ошибок выросла у трёх сервисов. Ниже — что затронуто и с чего начать разбор.
БольЧтобы решить инцидент, который затрагивает и приложения, и пользовательский опыт, и инфраструктуру, необходимо проанализировать данные со множества дашбордов.
ProtoAI-аналитик в режиме чата принимает вопрос на обычном языке, сам подбирает нужные инструменты и обращается к метрикам, логам, трейсам, инцидентам и ресурсно-сервисной модели.
Окно 20:34 — 23:34, топ по числу вызовов. Имена сервисов открываются в APM.
БольИИ-ассистенты общего назначения отвечают правдоподобно, но не про вашу систему — проверять выводы всё равно приходится вручную.
ProtoAI-аналитик отвечает только по телеметрии вашей платформы: что изменилось, какие сервисы затронуты и где искать причину. Упомянутые сервисы, трейсы, инциденты и дашборды открываются по ссылке прямо из ответа.
Трейс 2587…2144 — 1082,5 мс, 21 спан. 78% времени ушло на ожидание ответа credit-bureau-service.
БольПервичный разбор — это десятки переключений между дашбордами, логами и трейсами. Контекст теряется на каждом шаге, а выводы приходится собирать заново.
ProtoГипотезы проверяются подряд, без потери контекста: «что сейчас не в порядке», «что менялось за последние сутки», «найди самый медленный трейс и покажи, где ушло время».
По ресурсно-сервисной модели — 13 сервисов и 2 бизнес-операции. Ближайшие зависимости:
БольПеред изменением или на пике инцидента непонятно, что сломается, если конкретный сервис станет недоступен, — карту зависимостей держат в голове несколько человек.
ProtoAI-аналитик опирается на ресурсно-сервисную модель: состав объектов, их зависимости и иерархию. На вопрос о зависимостях сервиса приходит ответ с перечнем затронутых компонентов и ссылками на них.
БольСобственный ИИ-контур — чёрный ящик: в обычном трейсе видно место сбоя в коде, но не контекст диалога, вызовы модели и инструментов.
ProtoВкладка GenAI в детальном просмотре трейса показывает запрос как последовательность действий агента: сообщения по ролям, обращения к модели и инструментам, ошибки вызовов и длительность каждого шага. Отдельный инструмент для разбора ИИ-контура не требуется.
Значения и динамика показателей, список метрик и меток.
Записи журналов, время всплесков и статистика по потокам.
Агрегированные бизнес- и продуктовые показатели.
Перезапуски, вытеснения, развёртывания и другие события.
Состав объектов, их зависимости и иерархия.
Медленные запросы, ошибки и их стеки.
Состояние сервисов, операции, изменения и цели уровня обслуживания.
Активные алерты, правила, подавления и окна обслуживания.
Состояние инцидентов, ответственные и хронология работы.
Бот-трафик и парсинг цен – взгляд со стороны владельца e-commerce и методы защиты от парсинга
AI-аналитик — это раздел платформы с ИИ-чатом: вы задаёте вопрос о состоянии системы на обычном языке, платформа сама подбирает нужные инструменты и обращается к метрикам, логам, трейсам, инцидентам и ресурсно-сервисной модели. В ответе видно, что изменилось, какие сервисы затронуты и где искать причину, а упомянутые объекты открываются по ссылке.
Нет. Для первичного разбора проблемы не нужно заранее знать PromQL, LogsQL или устройство хранилищ — достаточно сформулировать вопрос словами. На стартовом экране есть готовые вопросы для первых сценариев работы, а язык запросов остаётся доступен там, где нужен точный контроль над выражением.
Нет. Аналитик работает в правах текущего пользователя и не возвращает данные недоступных ему сервисов и хостов — модель доступа платформы действует так же, как в остальных разделах интерфейса.
AI-аналитику нужна внешняя языковая модель по OpenAI-совместимому протоколу — её адрес, ключ доступа и имя задаются при установке, поэтому модель можно развернуть в собственном контуре. Если модель не настроена, платформа продолжает работать штатно, а в разделе появляется сообщение о недоступности ИИ-функций.
MCP-сервер предоставляет ИИ-агентам инструменты для чтения данных платформы по открытому стандарту Model Context Protocol — девять групп: метрики, логи, аналитика, события, ресурсы (РСМ), трейсы, сервисы, алерты и инциденты. На этом же сервере работает встроенный AI-аналитик, поэтому ваш собственный агент получает те же описанные инструменты и не зависит от внутреннего устройства хранилищ.
Да. Вкладка GenAI в детальном просмотре трейса показывает запрос как последовательность действий агента: сообщения по ролям, обращения к модели и инструментам, ошибки вызовов и длительность каждого шага. Представление работает с приложениями, размеченными по стандарту GenAI, и с приложениями, инструментированными самостоятельно — отдельный инструмент для разбора ИИ-контура не требуется.
