SRE-инженеры говорят, что AIOps не оправдывает ожиданий
DevOps институт и VMware Tanzu опросили 300 SRE-инженеров из разных компаний, в том числе крупных и инновационных. Они попытались понять, какие преимущества AIOps используются в реальности.
🤖 AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) — набор инструментов на основе ИИ для работы с IT-инфраструктурой. Оказалось, что только 12% используют AIOps как повседневную часть своего набора инструментов для мониторинга, почти 40% — вообще им не пользуются.
📲 В основном, инструменты AIOps используют для конкретного цифрового продукта или услуги. Компании пытаются применить их для поддержки всего, что связано с этим продуктом: DNS, API, CDN, облачного мониторинга.
⚒ Возможно, более успешная тактика — применять AIOps не ко всем элементам цифровой службы, а только к одной, например, сосредоточиться только на DNS или на API. Так команды будут хорошо знать интерфейс и инструменты функции от разных поставщиков. И затем смогут использовать модель в других проектах, обеспечивая, например, более продвинутые DNS-AIOps.
Источник на английском
DevOps институт и VMware Tanzu опросили 300 SRE-инженеров из разных компаний, в том числе крупных и инновационных. Они попытались понять, какие преимущества AIOps используются в реальности.
🤖 AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) — набор инструментов на основе ИИ для работы с IT-инфраструктурой. Оказалось, что только 12% используют AIOps как повседневную часть своего набора инструментов для мониторинга, почти 40% — вообще им не пользуются.
📲 В основном, инструменты AIOps используют для конкретного цифрового продукта или услуги. Компании пытаются применить их для поддержки всего, что связано с этим продуктом: DNS, API, CDN, облачного мониторинга.
⚒ Возможно, более успешная тактика — применять AIOps не ко всем элементам цифровой службы, а только к одной, например, сосредоточиться только на DNS или на API. Так команды будут хорошо знать интерфейс и инструменты функции от разных поставщиков. И затем смогут использовать модель в других проектах, обеспечивая, например, более продвинутые DNS-AIOps.
Источник на английском
На платформе Mail․ru Cloud Solutions открыт доступ к Hadoop 3 как сервис на базе Arenadata
✅ Дистрибутив Hadoop компании Arenadata станет одним из компонентов экосистемы облачных сервисов Mail․ru Cloud Solutions для работы с большими данными, которая ориентирована на потребности крупного бизнеса.
✅ Hadoop как управляемый сервис позволяет быстро создавать корпоративные хранилища и озера данных. У Enterprise-версии больше возможностей по настройке политик доступа, есть автоматическое восстановление кластера и автомасштабирование. Также, только в дистрибутиве Arenadata версия Hadoop 3 теперь впервые доступна как сервис на российском облачном рынке.
✅ В Mail․ru Cloud Solutions отвечают за доступность сервиса, занимаются его администрированием и обновлением. Плюс совместно со специалистами Arenadata консультируют по миграции и сложным архитектурным решениям.
✅ Новые пользователи платформы Mail․ru Cloud Solutions могут запросить бесплатный тест сервиса в течение трех месяцев. Для этого оставьте заявку на странице
✅ Дистрибутив Hadoop компании Arenadata станет одним из компонентов экосистемы облачных сервисов Mail․ru Cloud Solutions для работы с большими данными, которая ориентирована на потребности крупного бизнеса.
✅ Hadoop как управляемый сервис позволяет быстро создавать корпоративные хранилища и озера данных. У Enterprise-версии больше возможностей по настройке политик доступа, есть автоматическое восстановление кластера и автомасштабирование. Также, только в дистрибутиве Arenadata версия Hadoop 3 теперь впервые доступна как сервис на российском облачном рынке.
✅ В Mail․ru Cloud Solutions отвечают за доступность сервиса, занимаются его администрированием и обновлением. Плюс совместно со специалистами Arenadata консультируют по миграции и сложным архитектурным решениям.
✅ Новые пользователи платформы Mail․ru Cloud Solutions могут запросить бесплатный тест сервиса в течение трех месяцев. Для этого оставьте заявку на странице
82% руководителей отделов Big Data не доверяют данным, с которыми работают
📲 Проблемы с качеством корпоративных данных препятствуют успеху проектов, основанных на этих данных, показало исследование Precisely и Corinium Global Intelligence.
💸 Для стратегического планирования, привлечения, удержания клиентов и развития бизнеса в целом требуются, чтобы данные были надежными и им можно было доверять. Надежность данных базируется на трех характеристиках: точности, согласованности и контексте.
🙈 82% опрошенных руководителей отделов Big Data сложно обеспечить постоянный поток надежных данных, которые подходят для принятия обоснованных бизнес-решений.
☹️ Команды по работе с данными тратят много времени на очистку и подготовку данных для анализа. При этом сотрудников с нужными навыками не хватает — 9 из 10 руководителей отделов пожаловались на недостаток кадров.
⛅️ Собирать, анализировать большие данные и извлекать из них пользу для бизнеса помогают облачные платформы. Из статьи можно узнать, как они работают и какие проблемы решают.
Источник на английском
📲 Проблемы с качеством корпоративных данных препятствуют успеху проектов, основанных на этих данных, показало исследование Precisely и Corinium Global Intelligence.
💸 Для стратегического планирования, привлечения, удержания клиентов и развития бизнеса в целом требуются, чтобы данные были надежными и им можно было доверять. Надежность данных базируется на трех характеристиках: точности, согласованности и контексте.
🙈 82% опрошенных руководителей отделов Big Data сложно обеспечить постоянный поток надежных данных, которые подходят для принятия обоснованных бизнес-решений.
☹️ Команды по работе с данными тратят много времени на очистку и подготовку данных для анализа. При этом сотрудников с нужными навыками не хватает — 9 из 10 руководителей отделов пожаловались на недостаток кадров.
⛅️ Собирать, анализировать большие данные и извлекать из них пользу для бизнеса помогают облачные платформы. Из статьи можно узнать, как они работают и какие проблемы решают.
Источник на английском
Пройдет чемпионат по созданию навыков для голосового помощника Маруся
Началась регистрация на первый раунд IT-чемпионата Marusia Skill Lab по разработке навыков для голосового помощника экосистемы VK — Маруси. Заявки принимают от индивидуальных разработчиков и команд, в которых не более трех человек.
✅ Формат чемпионата — тематические раунды, который будут проходить каждые два месяца. Для Маруси нужно будет придумать голосовые навыки, решающие определенные задачи: например, помощь людям с ограниченными возможностями.
✅ Принять участие могут даже новички: навыки можно как разрабатывать с нуля, так и создавать с помощью конструктора. Можно предлагать сразу несколько навыков в одном раунде и соревноваться в любом количестве раундов.
✅ В каждом раунде выберут три лучших навыка, их создатели получат призы. За первое место — 100 000 рублей и умную колонку Капсула, за второе — 50 000 рублей и Капсулу Мини, за третье — Капсулу Мини и 50 000 бонусных рублей на облачной платформе Mail.ru Cloud Solutions.
Подать заявку
Началась регистрация на первый раунд IT-чемпионата Marusia Skill Lab по разработке навыков для голосового помощника экосистемы VK — Маруси. Заявки принимают от индивидуальных разработчиков и команд, в которых не более трех человек.
✅ Формат чемпионата — тематические раунды, который будут проходить каждые два месяца. Для Маруси нужно будет придумать голосовые навыки, решающие определенные задачи: например, помощь людям с ограниченными возможностями.
✅ Принять участие могут даже новички: навыки можно как разрабатывать с нуля, так и создавать с помощью конструктора. Можно предлагать сразу несколько навыков в одном раунде и соревноваться в любом количестве раундов.
✅ В каждом раунде выберут три лучших навыка, их создатели получат призы. За первое место — 100 000 рублей и умную колонку Капсула, за второе — 50 000 рублей и Капсулу Мини, за третье — Капсулу Мини и 50 000 бонусных рублей на облачной платформе Mail.ru Cloud Solutions.
Подать заявку
DBaaS есть у многих облачных платформ, это удобный способ создания БД в несколько кликов. Но всем ли он подходит? Как на старте проекта не ошибиться с выбором СУБД и в каких случаях стоит использовать DBaaS?
Разбираемся в статье
Разбираемся в статье
Хабр
База данных как сервис: когда, зачем и как использовать DBaaS в облаке
Database by Julian-Faylona Многие облачные платформы предлагают базы данных как сервис (Database as a Service, DBaaS). Базу можно создать в облаке в несколько кликов, не тратя время на настройку...
Лучшие материалы от экспертов Mail․ru Cloud Solutions за июнь 2021
Сохраните себе, чтобы почитать на выходных не торопясь.
✅ Как ускорить вывод ML-моделей в продакшен с помощью MLflow и как получить от него максимум. Продолжаем рассказывать про подход MLOps, и на этот раз рассмотрим другой инструмент — MLflow. Это один из самых стабильных и легких инструментов, который позволяет специалистам по Data Science управлять жизненным циклом ML-моделей. В статье рассказываем про него подробнее, а также разворачиваем в облаке в продакшен-варианте.
✅ Как работать с Big Data быстрее и эффективнее с помощью Cloud-Native подхода. В традиционном подходе к построению работы с большими данными обычно используется Hadoop-кластер, на котором строится платформа для работы с данными. Но есть и другой, Cloud-Native подход работы с большими данными. В статье мы рассказываем, в чем суть подхода и какие у него есть преимущества.
✅ Дважды подумайте, прежде чем развернуть Kubernetes на своих серверах. Кажется, что самостоятельно развернуть кластер Kubernetes выгоднее, чем платить за Managed-решение. Но такой выбор нужно хорошо взвесить, потому что у него много подводных камней. В статье рассказываем, в чем особенности развертывания Self-Hosted-кластера Kubernetes и о чем нужно знать перед запуском.
✅ Как Х5 Group построила частное облако и ускорила вывод на рынок IT-продуктов. Ритейлер выбрал частное облако, чтобы получить доступ к новым технологиям, не нарушая стандартов корпоративной безопасности. В статье — как мы помогли построить облачную платформу во внутреннем контуре и какие сложности возникли в процессе.
✅ Примеры реальных компаний, которым облака помогли ускорить Time-to-Market. Бизнес с большей вероятностью достигнет поставленных целей, если выпустит продукт на рынок в планируемый срок. В статье рассказываем, кому и как облачные технологии помогли в этом.
✅ Что такое Docker и как он работает. Docker стал стандартом де-факто в мире контейнеров. Часто, когда говорят про контейнеры, подразумевают именно Docker. В статье мы рассказываем про Docker, а на практике создадим собственный образ и запустим контейнер.
✅ AirFlow: как работает и при чем здесь облака. В статье рассказываем об инструменте Apache Airflow, который помогает в управлении сложными ETL-процессами и отлично сочетается с принципами Cloud-Native приложений.
Сохраните себе, чтобы почитать на выходных не торопясь.
✅ Как ускорить вывод ML-моделей в продакшен с помощью MLflow и как получить от него максимум. Продолжаем рассказывать про подход MLOps, и на этот раз рассмотрим другой инструмент — MLflow. Это один из самых стабильных и легких инструментов, который позволяет специалистам по Data Science управлять жизненным циклом ML-моделей. В статье рассказываем про него подробнее, а также разворачиваем в облаке в продакшен-варианте.
✅ Как работать с Big Data быстрее и эффективнее с помощью Cloud-Native подхода. В традиционном подходе к построению работы с большими данными обычно используется Hadoop-кластер, на котором строится платформа для работы с данными. Но есть и другой, Cloud-Native подход работы с большими данными. В статье мы рассказываем, в чем суть подхода и какие у него есть преимущества.
✅ Дважды подумайте, прежде чем развернуть Kubernetes на своих серверах. Кажется, что самостоятельно развернуть кластер Kubernetes выгоднее, чем платить за Managed-решение. Но такой выбор нужно хорошо взвесить, потому что у него много подводных камней. В статье рассказываем, в чем особенности развертывания Self-Hosted-кластера Kubernetes и о чем нужно знать перед запуском.
✅ Как Х5 Group построила частное облако и ускорила вывод на рынок IT-продуктов. Ритейлер выбрал частное облако, чтобы получить доступ к новым технологиям, не нарушая стандартов корпоративной безопасности. В статье — как мы помогли построить облачную платформу во внутреннем контуре и какие сложности возникли в процессе.
✅ Примеры реальных компаний, которым облака помогли ускорить Time-to-Market. Бизнес с большей вероятностью достигнет поставленных целей, если выпустит продукт на рынок в планируемый срок. В статье рассказываем, кому и как облачные технологии помогли в этом.
✅ Что такое Docker и как он работает. Docker стал стандартом де-факто в мире контейнеров. Часто, когда говорят про контейнеры, подразумевают именно Docker. В статье мы рассказываем про Docker, а на практике создадим собственный образ и запустим контейнер.
✅ AirFlow: как работает и при чем здесь облака. В статье рассказываем об инструменте Apache Airflow, который помогает в управлении сложными ETL-процессами и отлично сочетается с принципами Cloud-Native приложений.
Общество понимает пользу ИИ, но не доверяет ему
Университет Квинсленда и компания KPMG провели исследование общественного доверия к ИИ. Они пришли к выводу, что полного доверия к ИИ у граждан нет, хотя оно важно для принятия технологий, меняющих нашу жизнь.
🤔 Без глубокого доверия к ИИ-системам их внедрение будет затруднено, а потенциально огромные социальные и экономические выгоды не будут реализованы полностью.
🧑⚕️ Выяснилось, от чего зависит уровень доверия к ИИ. Так, заметно чуть больше доверия к ИИ в медицине, чем в HR: 45% считают, что в медицине ИИ будет действовать честнее и гуманней, чем в HR (34%) или других областях (30%).
🎓 Верят ли респонденты, что ИИ используется в интересах общества? Это зависит от типа организаций, разрабатывающих ИИ. Наибольшее доверие граждане испытывают к своим ВУЗам и НИИ (77%) и к органам безопасности и обороны (71%); среднее — к технологическим компаниям (62–64%); недоверие — к правительственным и коммерческим организациям (58%).
Читать подробнее
Университет Квинсленда и компания KPMG провели исследование общественного доверия к ИИ. Они пришли к выводу, что полного доверия к ИИ у граждан нет, хотя оно важно для принятия технологий, меняющих нашу жизнь.
🤔 Без глубокого доверия к ИИ-системам их внедрение будет затруднено, а потенциально огромные социальные и экономические выгоды не будут реализованы полностью.
🧑⚕️ Выяснилось, от чего зависит уровень доверия к ИИ. Так, заметно чуть больше доверия к ИИ в медицине, чем в HR: 45% считают, что в медицине ИИ будет действовать честнее и гуманней, чем в HR (34%) или других областях (30%).
🎓 Верят ли респонденты, что ИИ используется в интересах общества? Это зависит от типа организаций, разрабатывающих ИИ. Наибольшее доверие граждане испытывают к своим ВУЗам и НИИ (77%) и к органам безопасности и обороны (71%); среднее — к технологическим компаниям (62–64%); недоверие — к правительственным и коммерческим организациям (58%).
Читать подробнее
Большинство руководителей не могут объяснить, насколько этично ИИ принимает решение в их компаниях
👉 Компании FICO и Corinium провели опрос ста руководителей отделов аналитики и Big Data. Они интересовались, как ИИ принимает решения, важные для клиентов и заинтересованных сторон компании. Оказалось, что 65% респондентов этого не знают.
👉 Бизнес массово инвестирует в ИИ, но не поднимает важность ответственного ИИ до уровня совета директоров. Исследователи считают, что высшее руководство, используя ИИ для автоматизации ключевых процессов бизнеса, должно понимать и обеспечивать соблюдение проверяемой и неизменной модели управления ИИ. Это важно для того, чтобы гарантировать, что эти решения ответственные: справедливые, прозрачные, законные и подотчетные.
👉 «Ответственный ИИ» призван защитить себя от использования предвзятых данных или алгоритмов, делая автоматизированные решения оправданными и объяснимыми. Борьба с предвзятостью, этика и ответственный ИИ должны стать ключевыми элементами стратегии организаций.
🎮 Для понимания проблемы алгоритмической предвзятости ML можно пройти небольшую игру.
Читать подробнее
👉 Компании FICO и Corinium провели опрос ста руководителей отделов аналитики и Big Data. Они интересовались, как ИИ принимает решения, важные для клиентов и заинтересованных сторон компании. Оказалось, что 65% респондентов этого не знают.
👉 Бизнес массово инвестирует в ИИ, но не поднимает важность ответственного ИИ до уровня совета директоров. Исследователи считают, что высшее руководство, используя ИИ для автоматизации ключевых процессов бизнеса, должно понимать и обеспечивать соблюдение проверяемой и неизменной модели управления ИИ. Это важно для того, чтобы гарантировать, что эти решения ответственные: справедливые, прозрачные, законные и подотчетные.
👉 «Ответственный ИИ» призван защитить себя от использования предвзятых данных или алгоритмов, делая автоматизированные решения оправданными и объяснимыми. Борьба с предвзятостью, этика и ответственный ИИ должны стать ключевыми элементами стратегии организаций.
🎮 Для понимания проблемы алгоритмической предвзятости ML можно пройти небольшую игру.
Читать подробнее
6 этапов разработки в подходе DevOps
Показываем, как поэтапно происходит процесс разработки приложений по подходу DevOps. А в статье — подробное описание методологии с примерами.
Показываем, как поэтапно происходит процесс разработки приложений по подходу DevOps. А в статье — подробное описание методологии с примерами.
🤔 Ликбез: что такое системы оркестрации контейнеров
Контейнеры — распространенная и популярная технология. Но когда контейнеров становится слишком много, ими трудно управлять. И тут на помощь приходят системы оркестрации.
В статье рассказываем, какие основные задачи выполняют оркестраторы и приводим несколько примеров популярных систем.
Контейнеры — распространенная и популярная технология. Но когда контейнеров становится слишком много, ими трудно управлять. И тут на помощь приходят системы оркестрации.
В статье рассказываем, какие основные задачи выполняют оркестраторы и приводим несколько примеров популярных систем.
mcs.mail.ru
Системы оркестрации контейнеров: что это такое | Блог VK Cloud Solutions
Рассказываем, что такое системы оркестрации контейнеров, как они работают и кому подходят.
Как мигрировать на Managed Kubernetes без боли
Планируете переехать в облачный Kubernetes? В зависимости от текущей архитектуры, для миграции может потребоваться лишь небольшая правка yaml-файлов, а может придется проводить полный рефакторинг приложений.
Узнайте, какие существуют стратегии миграции, от чего зависит сложность и как справляться с возможными проблемами.
Планируете переехать в облачный Kubernetes? В зависимости от текущей архитектуры, для миграции может потребоваться лишь небольшая правка yaml-файлов, а может придется проводить полный рефакторинг приложений.
Узнайте, какие существуют стратегии миграции, от чего зависит сложность и как справляться с возможными проблемами.
Хабр
Как мигрировать на Managed Kubernetes без боли
Concept Art: Airship Acres by ExitMothership Недавно мы рассказывали, что Kubernetes в формате self-hosted — не всегда самая лучшая идея. Альтернатива — Managed-решения типа Kubernetes as a...