استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ برای خودکارسازی تحلیل ریشه‌ای در پاسخ به حوادث
مدل‌های زبانی بزرگ با تحلیل هوشمند لاگ‌ها و اخطارها، فرآیند شناسایی علت اصلی حوادث در سیستم‌های ابری را تسریع می‌کنند و زمان توقف سیستم را کاهش می‌دهند.
استفاده از LLM برای تحلیل ریشه‌ای حوادث
در سیستم‌های پیچیده مبتنی بر ریزسرویس‌ها و ابر، شناسایی علت اصلی حوادث معمولاً فرآیندی زمان‌بر و دستی است. مدل‌های زبانی بزرگ با درک متون، لاگ‌ها و مستندات می‌توانند این فرآیند را به طور چشمگیری تسریع کنند.
- کاهش زمان تحلیل از ۴ ساعت به ۱۵ دقیقه
- کاهش ۵۸ درصدی زمان متوسط بازیابی
- افزایش ۴۰ درصدی حل‌مسئله در اولین تماس
"مدل‌های زبانی بزرگ مانند یک دستیار SRE عمل می‌کنند و علت اصلی حوادث را شناسایی می‌کنند"
"این فناوری پلی بین قابلیت مشاهده و خودکارسازی است"
با استفاده از الگوهای پیاده‌سازی مانند RAG و عامل‌های LLM، می‌توان سیستم‌هایی طراحی کرد که نه تنها مشکلات را حل می‌کنند، بلکه از بروز آن‌ها جلوگیری می‌کنند.