Но у этого подхода есть проблема: к тому моменту, когда ИИ-инструмент SRE приступает к работе, что-то уже пошло не так.
А что, если ИИ сможет помочь предотвратить инцидент ещё до того, как он произойдёт?
Именно эта идея лежит в основе Gremlin Foresight AI — нового агентного решения для обеспечения надёжности от Gremlin, компании, специализирующейся на хаос-инжиниринге. Вместо того чтобы ждать отказа систем и использовать ИИ для ускорения восстановления, Foresight AI заблаговременно выявляет риски для надёжности, рекомендует и внедряет исправления. Затем он проверяет, что эти исправления действительно работают, — и всё это до того, как клиенты столкнутся со сбоем.
Это различие отражает важный сдвиг в том, как компании воспринимают ИИ и надёжность программного обеспечения. Вместо того чтобы просто лучше тушить пожары, Gremlin стремится устранить условия, которые их вызывают.
ИИ ускоряет разработку ПО. Но делает ли он его надёжнее?
Распространение разработки ПО с помощью ИИ породило любопытный парадокс для инженерных команд. Разработчики теперь могут создавать и развёртывать код с беспрецедентной скоростью. Но это ускорение также создаёт больше возможностей для того, чтобы ошибки, неверные конфигурации и архитектурные слабости попадали в продакшен.
Тем временем операционная сложность современных приложений продолжает расти. Облачные архитектуры, микросервисы, распределённая инфраструктура и сторонние зависимости образуют всё более взаимосвязанные системы, в которых, казалось бы, незначительная проблема может каскадом перерасти в крупный сбой.
Годами компании вкладывали значительные средства в инструменты наблюдаемости, мониторинга и управления инцидентами, чтобы справляться с этими вызовами. Совсем недавно появились ИИ-решения для SRE, которые автоматизируют поиск неисправностей, выявляют первопричины и помогают инженерам быстрее устранять инциденты.
Эти возможности ценны. Сокращение времени восстановления после сбоя может существенно ограничить его финансовые и операционные последствия.
Но ИИ для SRE в основном устраняет последствия отказа, а не предотвращает сам отказ.
В Gremlin считают, что это различие становится всё более важным по мере того, как ИИ ускоряет темпы разработки ПО.
«Разработка на основе ИИ означает выпуск кода в 10 раз быстрее, но и в 10 раз больше возможностей для ошибок, рисков и отказов, — заявил Колтон Андрус, генеральный директор и основатель Gremlin. — Рост популярности ИИ-инструментов для SRE отлично помогает командам быстрее реагировать на инциденты, но это всё равно уборка после того, как что-то сломалось. Gremlin Foresight AI заблаговременно находит риски, предоставляет исправление и проверяет, что оно сработало, повторно запуская тест. Это даёт командам уверенность, необходимую для того, чтобы двигаться вперёд без колебаний».
От реактивного ИИ для SRE к проактивной ИИ-надёжности
Философия Foresight AI не совсем нова. Gremlin годами помогала компаниям заблаговременно обнаруживать слабые места в своих системах с помощью хаос-инжиниринга. Это дисциплина, в рамках которой намеренно вызываются контролируемые сбои, чтобы понять, как приложения ведут себя в неблагоприятных условиях.
Главной сложностью всегда было сделать этот процесс доступным и воспроизводимым.
Традиционный хаос-инжиниринг часто требует специальной экспертизы, значительных инженерных усилий и времени, которого у команд разработчиков не всегда хватает. Инженерам нужно определить, какие сценарии отказов тестировать, интерпретировать результаты, найти возможные исправления и убедиться, что изменения действительно повышают устойчивость.
Gremlin создала Foresight AI, чтобы автоматизировать значительную часть этой работы.
Платформа использует специализированных ИИ-агентов для анализа приложений, выявления потенциальных сценариев отказов, проведения контролируемых тестов надёжности и выработки целевых рекомендаций по исправлению. Эти исправления могут принимать форму патчей конфигурации или изменений в инфраструктуре как коде, которые вписываются в существующие инженерные процессы.
Важно, что процесс не заканчивается, когда исправление предложено или внедрено.
Foresight AI повторно запускает исходный тест надёжности, чтобы убедиться, что слабое место действительно устранено. Затем он может продолжать тестирование по мере развития приложений и инфраструктуры, помогая компаниям выявлять регрессии до того, как они превратятся в инциденты в продакшене.
Так создаётся непрерывный цикл: выявление рисков, устранение слабых мест и проверка устойчивости.
Возьмём приложение, которое зависит от инфраструктуры, развёрнутой в одной зоне доступности облака. В обычных условиях всё может выглядеть исправно. Панели мониторинга зелёные, производительность приложения приемлемая, а клиенты не сообщают о проблемах.
Но если эта зона доступности откажет, приложение может стать недоступным.
ИИ-инструмент для SRE мог бы помочь диагностировать возникший сбой и ускорить восстановление. Gremlin же создала Foresight AI, чтобы заранее выявить архитектурную слабость и порекомендовать изменения, повышающие избыточность. Затем он проверяет, сможет ли приложение выдержать отказ.
Разница — между восстановлением после предотвратимого сбоя и тем, чтобы избежать его вовсе.
Десятилетие данных об отказах как фундамент Foresight AI
Один из самых интересных аспектов Foresight AI — технология, лежащая в основе его рекомендаций.
Многие ИИ-инструменты для эксплуатации в значительной степени полагаются на большие языковые модели для интерпретации телеметрии, логов и истории инцидентов. Gremlin же построила Foresight AI вокруг собственной разработки — Failure Atlas.
Failure Atlas опирается на более чем десятилетний опыт реального тестирования надёжности, включая миллионы экспериментов по внедрению сбоев в распределённых системах.
Эти накопленные знания дают Foresight AI специализированную основу для понимания того, как отказывают приложения, какие условия отказа имеют наиболее серьёзные последствия и какие виды исправлений с наибольшей вероятностью повысят устойчивость.
Foresight AI не полагается исключительно на LLM, чтобы предположить, что может пойти не так. Он сочетает информацию о реальной инфраструктуре компании с накопленными Gremlin знаниями об отказах систем и паттернах восстановления.
ИИ-агенты используют этот контекст, чтобы рекомендовать релевантные тесты, интерпретировать результаты и разрабатывать практические планы исправления.
Это важное отличие на всё более переполненном рынке ИИ-инфраструктуры. Языковые модели общего назначения могут предлагать правдоподобные объяснения технических проблем, но инжиниринг надёжности требует большего, чем правдоподобные ответы. Он требует доказательств того, что система продолжит работать, когда что-то пойдёт не так.
Подход Gremlin пытается предоставить такие доказательства с помощью контролируемых экспериментов и воспроизводимой проверки.
ИИ-агенты, которые выполняют работу по обеспечению надёжности
Foresight AI также предлагает агентный подход к инжинирингу надёжности: за разные аспекты процесса отвечают специализированные агенты.
Агент-аналитик изучает приложения и инфраструктуру, чтобы выявить потенциальные слабые места и порекомендовать подходящие тесты. Агент-тестировщик проводит контролируемые эксперименты, чтобы определить, как системы ведут себя в условиях отказа. Агент-оператор интерпретирует результаты и даёт конкретные рекомендации по исправлению.
Четвёртый агент, выполняющий роль технического руководителя программ, помогает компаниям координировать инициативы по надёжности между командами. Он также выявляет пробелы в тестировании и отслеживает прогресс с течением времени.
Вместе эти агенты призваны сократить ручную работу, традиционно связанную с инжинирингом надёжности.
Вместо того чтобы требовать от инженеров быть экспертами во всех возможных сценариях отказов, Foresight AI помогает определить, где находятся риски, какие тесты проводить и какие действия необходимы для повышения устойчивости.
Человеческий контроль остаётся частью процесса. Инженеры сохраняют право утверждать тестирование и исправления, что позволяет компаниям внедрять автоматизацию, не теряя контроля над производственной инфраструктурой.
Более широкая цель — превратить проактивный инжиниринг надёжности в постоянную операционную практику, а не в эпизодическое упражнение, проводимое небольшой группой специалистов.
Как измерить инциденты, которых не было
Одна из давних проблем инжиниринга надёжности — демонстрация бизнес-ценности профилактики.
Когда происходит сбой, его последствия часто очевидны. Компании могут измерить время простоя, упущенную выручку, затраты на восстановление и неудобства для клиентов.
Но как оценить ценность сбоя, который так и не произошёл?
Foresight AI решает эту задачу с помощью оценки надёжности, непрерывной проверки и отчётности, которые помогают компаниям измерять улучшения по приложениям и командам.
Руководителям инженерных подразделений не нужно полагаться исключительно на традиционные операционные метрики, такие как среднее время восстановления. Они могут отслеживать, какие риски выявлены, какие слабые места устранены и продолжают ли системы проходить тесты на устойчивость по мере изменений.
Это даёт компаниям более осязаемый способ оценивать инвестиции в надёжность и демонстрировать прогресс.
Это также отражает более широкую эволюцию дисциплины Site Reliability Engineering. Она переходит от измерения того, насколько эффективно команды реагируют на отказы, к измерению того, насколько системно они снижают вероятность и последствия отказов.
Новая глава надёжности на базе ИИ
Gremlin выпускает Foresight AI в то время, когда связь между скоростью разработки ПО и операционной надёжностью становится всё более важной.
ИИ-инструменты для написания кода ускоряют создание ПО. ИИ-инструменты для SRE ускоряют диагностику и устранение инцидентов. Но ни скорость разработки, ни скорость восстановления сами по себе не гарантируют, что приложения станут устойчивее.
Проактивный инжиниринг надёжности предлагает дополняющий подход: постоянно тестировать системы, выявлять слабые места и устранять риски до того, как они затронут клиентов.
Настоящей проверкой для Foresight AI станет то, насколько эффективно он сможет превращать свои знания о паттернах отказов в надёжные и применимые на практике исправления в самых разных средах, в которых работают предприятия. Выявить слабое место — одна задача; доказать, что предложенное исправление работает безопасно и стабильно, — совсем другая.
И всё же выбранное направление выглядит убедительно.
Годами технологическая отрасль сосредотачивалась на сокращении времени обнаружения сбоев и восстановления после них. Gremlin же утверждает, что следующий крупный прорыв в эксплуатации на базе ИИ будет связан с сокращением самого числа сбоев, с которыми сталкиваются компании.
ИИ для SRE может помочь компаниям быстрее тушить пожары. С Foresight AI Gremlin помогает предприятиям оценивать риски и устранять проблемы ещё до того, как проскочит искра.
Опубликовано 11 ноября 2026 - 07:22 Наверх
