DevOpsConf Channel

Десятки, а иногда и сотни тысяч событий в день. Каждое — потенциальная авария, а может, просто шум. L1-инженеру нужно решить: добавить событие к инциденту? Создать новый? А может, это часть уже закрытого? Или всё серьёзнее — и перед нами экосистемный сбой, затрагивающий десятки сервисов?

Раньше в МТС это классифицировали вручную. Но при таком объёме и разнообразии инфраструктуры быстро поняли, что нужна автоматизация. Слишком велик риск пропустить важное, не найти корень проблемы, потратить драгоценные минуты в критический момент.

В этой статье — Михаил Копытин, руководитель команды разработки, и Евгений Лачугин, руководитель экосистемной команды поддержки в МТС Web Services – расскажут, как построили автоматизацию, какие архитектурные решения приняли, какие грабли собрали и как достигли точности разметки выше 80%.

Хабр

Как мы научили ML группировать 50 000 событий в инциденты

Десятки, а иногда и сотни тысяч событий в день. Каждое — потенциальная авария, а может, просто шум. L1-инженеру нужно решить: добавить событие к инциденту? Создать новый? А может, это часть уже...

www.tgoop.com/DevOpsConfChannel/1498

1.27K viewsJul 23 at 09:00

Десятки, а иногда и сотни тысяч событий в день. Каждое — потенциальная авария, а может, просто шум. L1-инженеру нужно решить: добавить событие к инциденту? Создать новый? А может, это часть уже закрытого? Или всё серьёзнее — и перед нами экосистемный сбой, затрагивающий десятки сервисов?

Раньше в МТС это классифицировали вручную. Но при таком объёме и разнообразии инфраструктуры быстро поняли, что нужна автоматизация. Слишком велик риск пропустить важное, не найти корень проблемы, потратить драгоценные минуты в критический момент.

В этой статье — Михаил Копытин, руководитель команды разработки, и Евгений Лачугин, руководитель экосистемной команды поддержки в МТС Web Services – расскажут, как построили автоматизацию, какие архитектурные решения приняли, какие грабли собрали и как достигли точности разметки выше 80%.

BY DevOpsConf Channel