İnsidentləri süni intellekt həll edir, mühəndislər sistemlərlə əlaqəni itirir

Süni intellekt əsaslı insident alətləri — çox vaxt "AI SRE" adlandırılan sistemlər — xəbərdarlıqları yoxlaya, fərziyyələr qura, telemetriyanı sorğulaya, son yerləşdirmələri əlaqələndirə və bəzən düzəlişi özləri tətbiq edə bilir. Rootly şirkətinin AI Labs rəhbəri Silven Kalaş bloq yazısında bu irəliləyişin bir qiyməti olduğunu iddia edir: mühəndislər məsul olduqları sistemlərlə əlaqəni itirir.

Rutin insidentlər intuisiyanı formalaşdırır

LinkedIn-də keçmiş SRE və Holberton School-un həmtəsisçisi olan Kalaş yazır ki, rutin xəbərdarlıqların avtomatik həlli insan mütəxəssisdən ona lazım olan təcrübəni alır. Mühəndislər sistemlərinin necə davrandığı və necə sıradan çıxdığı barədə intuisiyanı məhz rutin insidentlər zamanı qazanır. Avtomatikanın həll edə bilməyəcəyi mürəkkəb, əvvəllər görülməmiş insident gəldikdə isə mütəxəssislər işi əvvəlkindən daha az təcrübə ilə davam etdirməli olacaqlar.

O, insan amilləri tədqiqatçısı Lizanne Beynbricin 1983-cü ildə yazdığı "Avtomatlaşdırmanın ironiyaları" işinə istinad edir: avtomatlaşdırma operatorların rutin işi məşq etmək imkanlarını azaldır, lakin anormal vəziyyətlərə görə məsuliyyəti yenə onların üzərində saxlayır — buna görə operatorlara avtomatlaşdırmadan əvvəlkindən daha çox bacarıq və təlim lazımdır. Kalaşın proqnozuna görə, əksər insidentlərdə orta MTTR azalacaq, lakin mürəkkəb insidentlərin həll müddəti artacaq, çünki mütəxəssislər sistemləri ilə əlaqəni itiriblər.

Aviasiya nadir nasazlıqlar üçün nə edir

Aviasiya nümunə verir. Avtomatika uçuşun böyük hissəsini yerinə yetirir, amma pilotlar mühərrik nasazlığı, etibarsız cihazlar və stall hallarına görə məsul qalırlar. Müasir turbin mühərriklərində 100 000 mühərrik-uçuş saatına birdən az uçuşdaxili söndürmə düşür — bu qədər nadirdir ki, pilot karyerasını simulyatordan kənarda belə halla üzləşmədən başa vura bilər. ABŞ FAA qaydalarına görə kapitanlar hər altı ayda təkrar təlim və ya yoxlamadan keçir, o cümlədən uçuş zamanı mühərrik nasazlığı ssenarisi. Bu bacarığın itirilməsinin qiyməti qəzalarda görünür: TransAsia Airways-in 235 reysində ekipaj hansı mühərrikin sıradan çıxdığını səhv müəyyən etdi və təyyarə ilk xəbərdarlıqdan 117 saniyə sonra qəzaya uğradı.

Simulyasiyalar, təlimçilər və "anlama borcu"

Kalaşın işlədiyi insident idarəetməsi şirkəti Rootly, Uptime Labs ilə birlikdə real insident simulyasiyaları hazırlayıb: mühəndislər simulyasiya olunmuş e-ticarət qəzasında insident komandiri yerini tutur, müşahidə alətlərindən istifadə edir və LLM əsaslı maraqlı tərəflərlə koordinasiya aparır. Süni intellekt təlimçi rolunda da faydalıdır — mütəxəssis agentdən atdığı addımları, yoxladığı siqnalları və diaqnozunun dayandığı sübutları izah etməsini xahiş edə bilər. Lakin izah və müşahidə təcrübəni əvəz etmir, deyə Kalaş israrla qeyd edir və bunu tennisin oynamaqla deyil, izləməklə öyrənilməsi ilə müqayisə edir.

Onun nəticəsi belədir: mühəndis komandalarını "anlama borcu" riski gözləyir — sistemlərin işləməsi ilə mütəxəssislərin onları başa düşməsi arasında böyüyən uçurum. Sistemlə davamlı praktiki iş, tanımadıq nasazlıqlar, masaüstü təlimlər və xaos mühəndisliyi növbətçiliyə hazırlığın hissəsi olmalıdır, könüllü əlavə deyil.