Операции и Управление → AI-помощники для операторов

AI-помощники для операторов

1) Зачем это нужно

Операторы тонут в алертах, логах и разрозненных артефактах. AI-помощник превращает разнородные сигналы в понятные рекомендации и готовые действия: быстрее триаж, меньше ручной рутины, выше предсказуемость SLO.

• Снизить MTTD/MTTR и шум алертов.
• Повысить качество хендоверов и пост-инцидентной документации.
• Автоматизировать «тяжелую рутину» (поиск контекста, сводки, тикеты).
• Зафиксировать единые стандарты ответов/коммуникаций.

2) Сценарии применения (Top-12)

1. Триаж инцидентов: группировка алертов → гипотезы причин → приоритет/влияние.
2. Рекомендации действий (Action Hints): «что сделать сейчас» с ссылками на runbook и кнопками запуска.
3. Авто-сводки (Incident TL;DR): краткая выжимка для канала инцидента/стейкхолдеров.
4. Поиск по знаниям (RAG): быстрые ответы по runbook/SOP/постмортемам/матрице эскалаций.
5. Генерация тикетов/апдейтов: черновики Jira/Status-апдейтов по шаблону.
6. Аналитика алертов: выявление «шумных правил», предложения по тюнингу.
7. Observability Q&A: «покажи p99 bets-api за 1ч» → готовые графики/запросы.
8. Вендор-контекст: сводка по провайдеру (квоты, SLA, окна, инциденты).
9. Предиктивные подсказки: «burn-rate↑ + lag↑ → подготовить фейловер PSP».
10. Handover Copilot: сбор пакета смены из дашбордов/тикетов.
11. Postmortem Copilot: хронология из логов/тредов + черновик Corrective/Preventive Actions.
12. Локализация/тон сообщений: корректные, консистентные клиентские апдейты.

3) Архитектура решения (высокоуровнево)

Источники: метрики/логи/трейсы (Observability), тикеты/инциденты, конфиги/фичефлаги, провайдерские статусы, каталог SLO/OLA, runbook/SOP.
RAG-слой (поиск по знаниям): индексация документов с разметкой (домен, версия, дата, владелец). Вьюхи «для оператора».
Инструменты (Tools/Actions): безопасные операции: «scale-up HPA», «пауза канарейки», «включить safe-mode», «переключить PSP», «создать тикет», «собрать графики». Все действия — через брокер/оркестратор с аудитом.
Policy-guardrails: права по ролям, HITL-подтверждение, лимиты, сухой прогон (dry-run), журнал.
Безопасность: KMS/Secrets, PII-маски, mTLS, аудит доступа к данным.
Интерфейсы: чат/панель в NOC, виджеты в дашбордах, слаковые слэш-команды.

4) UX-паттерны (что видит оператор)

Карточки инцидентов: «симптом → гипотезы (ранжированы) → 3 предложенных шага → ссылки на данные → кнопки действий».
Единый промпт-поле: «Сформируй handover пакет за последние 4ч для Payments».
Подсветка уверенности/источников: «основано на: Grafana, Postgres logs, Runbook v3».
Кнопка “Dry-Run”: покажи, что будет сделано и где риски.
История решений: кто подтвердил шаг, результат, откат/успех.

5) Интеграции и действия (examples)

Observability: готовые PromQL/LogsQL/Trace-фильтры, графики по нажатию.
Feature Flags: включить safe-mode/откатить флаг (с подтверждением).
Release-канареика: приостановить/откатить; добавить аннотацию на графики.
K8s: пред-скейл HPA, перезапуск даемона, проверка PDB/Spread.
Провайдеры: переключение маршрута PSP-X → PSP-Y; проверка квот.
Коммуникации: черновик апдейта в канал инцидента/статус-страницу.
Tickets: создание Jira с предзаполненными секциями.

6) Политики безопасности и приватности

Доступ по ролям/домены: оператор видит только «свои» системы и минимально достаточные данные.
Журнал действий: кто/когда/что подтвердил, исход, откат.
PII/секреты: маскировка в ответах/логах; недоступность «сырых» секретов.
Хранение контента: версии извлеченных артефактов (RAG) с TTL и маркировкой.
Запрет «рассуждений» как артефакта: сохраняем выводы и ссылки на источники, а не внутренние размышления модели.
Вендор-границы: четкий список данных, покидающих периметр (по умолчанию — ноль).

7) Качество и метрики эффективности

• MTTD/MTTR ↓, Pre-Incident Detect Rate ↑, Change Failure Rate ↓, Handoff Quality Score ↑.
• Alert Fatigue ↓ (алертов на оператора/смену), время до первого апдейта ↓.

• Acceptance Rate (принятие рекомендаций), Time Saved/Case, Precision/Recall по классам (например, P1), Hallucination Rate (ошибочные утверждения без источников), Safety Incidents = 0.

• Recall(P1) ≥ 0.7, Precision ≥ 0.6, Acceptance ≥ 0.5, Time Saved ≥ 25%, Hallucination ≤ 2% при обязательных ссылках на источники.

8) Промпт-инжиниринг и управление знаниями

Шаблоны запросов: стандартизируем формулировки (ниже — примеры).
Слои контекста: (а) системные правила (безопасность, стиль ответов), (б) краткий контекст смены/домена, (в) поиск RAG по свежим документам/графикам.
Версионирование знаний: каждый runbook/SOP имеет `id@version` и дату, AI выдает ссылку и версию.
Валидация ответов: требуем ссылки на источники данных/дашборды для всех фактических утверждений.

Triage:
"You are an SRE operator. Based on [Grafana: payments, Logs:psp_x, Incidents: last 24h]
group alerts into 3-5 hypotheses with probability, effect on SLO, and brief validation steps.
Answer: hypothesis cards + links"

Handover:
"Collect handover packet in last 4h for Payments domain:
SLO, incidents (ETA), releases/canaries, providers/quotas, risks/observations, action items.
Add links to panels and tickets"

9) Встраивание в процессы (SOP)

Инциденты: AI публикует TL;DR каждые N минут, готовит следующий ETA, предлагает шаги.
Релизы: пред- и пост-деплой сводки; автогейт при предиктивных рисках.
Смены: Handover пакет формируется и валидируется по чек-листу.
Постмортемы: черновик по таймлайну + список Corrective/Preventive Actions.
Отчетность: недельный дайджест шумных алертов и предложений тюнинга.

10) Дашборды и виджеты (минимум)

AI Ops Overview: принятые рекомендации, сэкономленное время, успех/откат действий.
Triaging Quality: Precision/Recall по классам, спорные кейсы, Top-ошибки.
Knowledge Health: покрытие runbook/SOP, устаревшие версии, пробелы.
Alert Hygiene: источники шума, кандидат-правила на тюнинг.
Safety & Audit: лог действий, отказанные попытки, dry-run отчеты.

11) Анти-паттерны

«Волшебная коробка все решит» — без RAG и ссылок, с «угадыванием» фактов.
Автоматизация необратимых действий без HITL/ролей/лимитов.
Смешение прод/стейдж артефактов в поиске.
Секреты/PII в ответах и логах помощника.
Отсутствие метрик качества и пост-оценки пользы.
«Один чат для всех задач» — без карточек, статусов и кнопок действий.

12) Чек-лист внедрения

• Определены домены и сценарии (триаж, сводки, handover, тикеты).
• Настроен RAG: индекс runbook/SOP/постмортемов/матрицы эскалаций (с версиями).
• Интеграции: Observability, Flags, Release, Tickets, Providers — через безопасные tools.
• Политики: роли, HITL, журнал, dry-run, маскирование PII/секретов.
• UX: карточки инцидента, кнопки действий, уверенность и ссылки.
• Метрики: AI-KPI и Ops-KPI + дашборды.
• Процессы: SOP на инциденты/релизы/смены/постмортемы с участием AI.
• План обучения операторов и «правила общения» с помощником.

13) Примеры «безопасных» автодействий

Публикация TL;DR/ETA в инцидент-канал.
Создание/обновление тикета, привязка артефактов.
Генерация/запуск чтения метрик и логов (без изменений в системе).
Аннотации релизов/флагов на графиках.
Подготовка dry-run плейбука (что будет сделано при подтверждении).

14) Роли и ответственность

Ops Owner: бизнес-исходы (MTTR, шум), утверждение SOP.
Observability/SRE: RAG, интеграции, безопасность и метрики качества.
Domain Leads: валидация рекомендаций, актуальность runbook/SOP.
Training/Enablement: онбординг операторов, «как общаться с AI», экзамены.
Compliance/Security: политика данных, аудит и хранение логов.

15) 30/60/90 — план запуска

• Пилот на одном домене (например, Payments): триаж, TL;DR, тикеты.
• Индексация знаний (RAG) и карточки инцидентов, dry-run действий.
• Базовые метрики: Acceptance/Time Saved/Precision/Recall.

• Добавить handover/postmortem copilot, интеграции с Flags/Release.
• Включить предиктивные подсказки (burn-rate, lag) и предложения тюнинга алертов.
• Провести два game-day с использованием помощника.

• Расширение на Bets/Games/KYC, унификация шаблонов.
• Формализовать SOP с AI, ввести KPI в квартальные цели.
• Оптимизация экономического эффекта (стоимость/инцидент, снижение овертайма).

16) Примеры ответов помощника (форматы)

Symptom: p99 payments-api ↑ up to 420 ms (+ 35%) in 15 minutes
Hypotheses:
1) PSP-X timeouts (probable 0. 62) - outbound_error_rate growth, quota 88%
2) DB-connections (0. 22) — active/max=0. 82
3) Cash evikshens (0. 16) — evictions>0
Steps:
[Open PSP-X panel] [Check quota] [Enable safe-mode deposit]
[Payments-api canary pause]
References: Grafana (payments p99), Logs (psp-x), Runbook v3

SLO OK/Degraded, incidents: INC-457 ETA 18:30, canary bets-api 10%, PSP-X quota 85%.
Action items: @ squad-payments check out the feilover before 7 p.m.

Impact: deposit conversion − 3. 2% at 5pm-5.25pm
Timeline: 16:58 alert p99; 17:04 canary pause; 17:08 PSP- X→Y
Root cause: slow PSP-X responses when 90% quota is reached
Actions now: breaker tuning, auto-predictor quota> 0. 85, alert hygiene

17) FAQ

Q: Что автоматизировать первым?
A: Сводки/тикеты/поиск по знаниям — безопасно и сразу экономит время. Затем — предиктивные подсказки и полу-автоматические действия с HITL.

Q: Как бороться с «галлюцинациями»?
A: Только RAG, только ответы со ссылками, запрет ответов без источников, офлайн-оценка качества, спорные ответы помечать и разбирать на ретро.

Q: Можно ли давать помощнику право «жать кнопки»?
A: Да — для обратимых и низкорисковых шагов (аннотации, сводки, dry-run, пред-скейл), остальное — через HITL и роли.