Популярная сегодня методология разработки программного обеспечения DevOps (development и operations) нацелена на активное взаимодействие и интеграцию специалистов по разработке и специалистов по информационно-технологическому обслуживанию. Характерно, что в ходе DevOps генерируются большие объемы данных, которые можно использовать для упрощения рабочих процессов, оркестрации, мониторинга, диагностики неисправностей или других задач. Проблема в том, что данных этих слишком много. Одни только серверные логи могут накапливать несколько сотен мегабайт в неделю. Если используются инструменты мониторинга, то за короткий промежуток времени генерируются мегабайты и гигабайты данных.
Результат предсказуем: разработчики не просматривают непосредственно сами данные, а устанавливают пороговые значения, то есть ищут исключения, а не занимаются аналитикой данных. Но даже с помощью современных аналитических инструментов вы должны знать, что искать.
Читать дальше →
Как оптимизировать DevOps с помощью машинного обучения
Source: habrahabr