Що таке Operational Intelligence в EPAM і навіщо вам читати Tech Pulse

Збір логів, метрик та трейсів — це давно не магія, а базова гігієна будь-якого сучасного проєкту. Проте коли системи генерують терабайти телеметрії щохвилини, просто бачити «що відбувається» стає недостатньо. Наступний логічний крок — швидко розуміти, «що з цим робити далі».

Саме на цьому переході від пасивного спостереження до проактивних дій базується Operational Intelligence (OI). Якщо спостережуваність показує стан інфраструктури, то OI перетворює ці сирі технічні дані на зрозумілі інсайти в режимі реального часу.

В EPAM цей напрям драйвить Operational Intelligence Unit — команда дата-інженерів, яка допомагає клієнтам не просто накопичувати дані, а й змушувати їх працювати: автоматизувати реакції на інциденти, прогнозувати збої та оптимізувати ресурси.

Tech Pulse — це щомісячний інформаційний випуск, у якому зібрані найважливіші новини та оновлення у сфері Observability.

Підписуйтесь на ком'юніті Operational Intelligence, адже це ваша можливість регулярно отримувати Tech Pulse і завжди бути в курсі останніх технологічних зсувів.

Щоб ви могли одразу оцінити формат і користь матеріалів, пропонуємо не відкладати на потім і поринути у світ інсайтів вже сьогодні! 

У цій статті ми розглянемо популярні терміни у сфері спостережуваності — Intelligent Observability, Legacy AIOps, Agentic AIOps — і покажемо, як відбувається перехід від пасивного моніторингу до справді корисної аналітики.

Ви дізнаєтеся, як Agentic AIOps допомагає закривати прогалини в автоматизації реагування на інциденти, знижує витрати на телеметрію, автоматизує забезпечення надійності та захищає продуктивність. Також розглянемо бачення New Relic на 2026 рік: єдину платформу з AI, автоматизацією робочих процесів і самовідновлюваними операціями.

У цій статті ми розглянемо популярні терміни у сфері спостережуваності — Intelligent Observability, Legacy AIOps, Agentic AIOps — і покажемо, як відбувається перехід від пасивного моніторингу до справді корисної аналітики.

Ви дізнаєтеся, як Agentic AIOps допомагає закривати прогалини в автоматизації реагування на інциденти, знижує витрати на телеметрію, автоматизує забезпечення надійності та захищає продуктивність. Також розглянемо бачення New Relic на 2026 рік: єдину платформу з AI, автоматизацією робочих процесів і самовідновлюваними операціями.

Еволюція IT-операцій: від пасивного моніторингу до дієвої аналітики

У сфері IT-операцій з’являються нові терміни — Intelligence Observability, Full Stack Observability, Agentic AIOps. Можливо, хтось навіть говорить про Observability 4.0. Всі вони відповідають на одне й те саме завдання: зробити моніторинг розумнішим і результативнішим. Хоча нова термінологія може збивати з пантелику, вона підкреслює прагнення галузі вийти за межі пасивної спостережуваності та подолати так званий «податок на спостережуваність» — приховані витрати й ресурси на підтримку інструментів, які не дають реальних результатів.

Agentic AIOps вирізняється тим, що активно заповнює прогалини, які залишають традиційні AIOps, особливо в автоматизації усунення проблем після сповіщень. Він допомагає командам визначати, де AI справді приносить користь, а де — це лише маркетинговий шум, гарантуючи, що автоматизація сприяє реальним покращенням, а не створює зайве навантаження.

Далі ми розглянемо, як agentic AIOps переосмислює спостережуваність, демонструючи практичні кейси, ROI та допомагаючи IT-командам зосередитися на найважливішому в умовах швидких змін.

Зі збільшенням масштабів розподілених систем зростають і витрати на спостережуваність, які часто роздуті через дубльовані або малокорисні дані.

У цій статті наведені практичні підходи:

• стратегічне вибіркове збирання — збирати лише найцінніші трасування та метрики;
• перегляд налаштувань за замовчуванням — вимикати або налаштовувати інструменти, які не відповідають конкретним потребам;
• агресивне фільтрування — відсіювання шумних, дубльованих або малокорисних даних безпосередньо на джерелі.

Ці методи разом можуть знизити загальний обсяг даних на вхід до 40%, зберігаючи при цьому якість аналітики та суттєво зменшуючи витрати на хмарні сервіси. 

Coralogic пропонує практичні поради: використання Loggregation і Stream engine дозволяє автоматично кластеризувати мільйони унікальних логів у кілька шаблонів, що можна ефективно аналізувати. Такий підхід замінює ручний пошук структурним аналізом, скорочуючи час відновлення (MTTR), захищаючи Error Budgets і запобігаючи вигоранню операторів у масштабних середовищах.

Elastic застосовує машинне навчання для автоматичного розпізнавання патернів і структурування сирих логів у реальному часі, що допомагає командам швидше виявляти та усувати проблеми систем.

Оптимізація однієї метрики системи може непомітно погіршувати іншу, викликаючи приховані регресії та компроміси у продуктивності. Команди вирішують цю проблему, впроваджуючи guardrail-метрики — контрольні межі, які гарантують, що покращення швидкості або ефективності не відбуваються за рахунок стабільності системи або досвіду користувачів.

Традиційні тести продуктивності часто пропускають непередбачувані піки в продакшені, що призводить до прихованих неефективностей і збільшених витрат на інфраструктуру. Grafana Pyroscope вирішує цю проблему, забезпечуючи безперервний, маловитратний моніторинг виконання коду. Це дозволяє командам виявляти та оптимізувати ресурсоємні функції, знижувати хмарні витрати та покращувати затримки.

New Relic прискорює інновації у спостережуваності, випускаючи низку важливих оновлень:

• стратегія: спостережуваність як ключовий бізнес-драйвер, підсилений AI;
• автоматизація робочих процесів: тепер загальнодоступна, дозволяє автоматизувати реакцію на інциденти та усунення проблем для підвищення ефективності;
• підтримка OpenTelemetry: миттєвий збір даних з будь-яких фреймворків і мов без ручного налаштування, що спрощує впровадження відкритих стандартів і забезпечує єдину аналітику без порушення існуючих процесів;
• Agentic платформа New Relic: використання AI-агентів для проактивних, самовідновлюваних операцій, зменшуючи час простою і мануальну роботу;
• оновлення UI: сучасний інтерфейс з покращеними дашбордами та налаштовуваними переглядами, що спрощує навігацію та прийняття рішень.

Традиційні підходи до контролю якості даних були орієнтовані на дашборди та мануальну перевірку, але AI-агентам потрібні дані в реальному часі, які можна використовувати для автоматичних рішень.

План Telmai на 2026 рік пропонує три ключові зміни:

• безперервний моніторинг для підтримки цілісності даних;
• валідація з пріоритетом KPI, що фокусується на бізнес-критичних метриках;
• оцінки довіри на рівні записів, які AI-системи можуть безпосередньо використовувати.

Ця нова модель дозволяє організаціям забезпечувати не лише точність і надійність даних, а й їх контекстуальну релевантність і готовність до автоматизованого прийняття рішень.

Інструменти контролю якості даних оцінюють свіжість, точність і повноту, але чи здатні вони визначити, чи коштує застаріла таблиця нічого, чи спричиняє втрати на суму $2 млн? Sifflet підкреслює, що бізнес-контекст — власність, критичність, вплив на наступні процеси — тепер є першочерговою вимогою. Без нього AI-агенти ставляться до кожного сповіщення однаково. Операційна аналітика охоплює не лише повну видимість, а й бізнес-контекст, що гарантує узгодженість оцінок якості даних із реальним впливом на бізнес.

Усі по-різному визначають data contracts. Цей огляд розглядає еволюцію екосистеми, охоплюючи інструменти управління, стандарти, такі як ODCS (Open Data Contract) і dbt contracts, і пояснює, як кожен з них інтегрується в сучасні робочі процеси.

Обговорюють також практичні стратегії впровадження, включно з версіонуванням, валідацією та автоматизацією, а також підкреслюють важливість співпраці між командами Data Engineering, аналітиками та бізнес-командою.

Команди, що працюють з даними, створюють пайплайни, моделі та системи перевірок. Проте чи завжди вони розуміють, які з цих елементів справді впливають на бізнес? Monte Carlo визначає цю проблему як постійний виклик та підкреслює, що технічного моніторингу недостатньо для досягнення бізнес-результатів. Тому важливо налагодити тіснішу співпрацю між командами Data Operations і бізнес-стейкхолдерами, зосереджуючись на метриках, які мають реальний вплив, та спільній роботі для досягнення спільних цілей.

Стейкхолдери стикалися з труднощами інтерпретації складних результатів моделей, що перетворювало їх на «чорний ящик» і затримувало процес прийняття рішень. America First Credit Union вирішила це, створивши GenAI «Decision Explainer» за допомогою Arize AX і Celery, який перетворює технічні дані на прозорі, зрозумілі для людини наративи, забезпечуючи масштабовану ясність.

Досліджуйте, як наступне покоління програмного забезпечення не просто створюється агентами, а й перевіряється ними. Розробка автономних агентів кодування є складною через їхнє непрозоре прийняття рішень, що може призводити до непередбачуваних помилок. Інтеграція OpenTelemetry та Phoenix створює самовдосконалювальне коло, яке дозволяє агентам спостерігати власну телеметрію, відстежувати проблеми, перевіряти продуктивність і автоматично виправляти помилки в реальному часі.

Інтеграція Pydantic AI з DBOS* дозволяє AI-агентам зберігати контрольні точки прогресу та відновлюватися після збоїв без втрати стану, підвищуючи надійність і стійкість у продакшені. Цей підхід також покращує спостережуваність і масштабованість, дозволяючи моніторинг у реальному часі та паралельне виконання. Співпраця спрощує створення міцних AI-агентів виробничого рівня з мінімальними змінами коду.

*DBOS (раніше Database-Oriented Operating System, тепер просто DBOS) — це операційна система, орієнтована на бази даних, що покликана спростити та покращити масштабованість, безпеку і стійкість великих розподілених застосунків.

Інструментальна підтримка без змін коду за допомогою eBPF і Logfire забезпечує спостережуваність і трасування в реальному часі для Python-вебдодатків без необхідності змін у коді, що ідеально підходить для легасі-додатків, які не підтримують OpenTelemetry SDK. Це рішення спрощує налагодження та відстеження продуктивності, з опціональним експортом у OpenTelemetry для ширшої інтеграції.

Для побудови надійного захисту потрібно безпечно імітувати реальні загрози до того, як вони торкнуться продакшену. З виходом Splunk Attack Range v5 команди безпеки отримали оновлене автоматизоване лабораторне середовище для ретельного тестування детекцій та вдосконалення навичок реагування на інциденти. Ознайомтеся з гайдом, щоб швидко розгорнути цю потужну тестову платформу.

Налаштування телеметрії на різних етапах розгортання може швидко перетворитися на плутанину з жорстко закодованих значень. На щастя, цей комплексний польовий посібник розкриває основні змінні середовища OpenTelemetry, які допоможуть стандартизувати інструментування без зайвих зусиль. Збережіть цей ресурс, щоб ваша інженерна команда використовувала найефективніші практики конфігурації від локальної розробки до продакшену.