Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
CISOCLUB

Как ИИ спасает ИТ от сбоев

Простои в работе ИТ-инфраструктуры становятся критическим фактором для бизнеса — по прогнозу New Relic на 2025 год, медианная стоимость одного серьёзного сбоя достигла 2 млн долларов в час. Компании, внедрившие полный стек наблюдаемости, в среднем снизили эти потери вдвое — основное преимущество, которое делает контроль над ИТ-системами вопросом не только технологическим, но и финансовым. Аналитики New Relic отметили, что последствия сбоев выходят далеко за пределы ИТ-отделов. Речь идёт о потерянных доходах, подорванном доверии клиентов и имиджевых рисках. Годовой ущерб от подобных инцидентов может доходить до 76 млн долларов. Эти цифры подталкивают руководство компаний рассматривать инвестиции в наблюдаемость как стратегический приоритет. За последний год внедрение ИИ для наблюдения выросло с 42% до 54%. Искусственный интеллект уже не рассматривается как эксперимент — его используют для: Эти методы не только сокращают среднее время реагирования, но и предотвращают развитие инцидентов
   Xeriss (unsplash)
Xeriss (unsplash)

Простои в работе ИТ-инфраструктуры становятся критическим фактором для бизнеса — по прогнозу New Relic на 2025 год, медианная стоимость одного серьёзного сбоя достигла 2 млн долларов в час. Компании, внедрившие полный стек наблюдаемости, в среднем снизили эти потери вдвое — основное преимущество, которое делает контроль над ИТ-системами вопросом не только технологическим, но и финансовым.

Аналитики New Relic отметили, что последствия сбоев выходят далеко за пределы ИТ-отделов. Речь идёт о потерянных доходах, подорванном доверии клиентов и имиджевых рисках. Годовой ущерб от подобных инцидентов может доходить до 76 млн долларов. Эти цифры подталкивают руководство компаний рассматривать инвестиции в наблюдаемость как стратегический приоритет.

За последний год внедрение ИИ для наблюдения выросло с 42% до 54%. Искусственный интеллект уже не рассматривается как эксперимент — его используют для:

  • устранения неполадок в реальном времени;
  • автоматического анализа первопричин;
  • предиктивной аналитики;
  • автоматических исправлений (откатов, переконфигурации и т.д.).

Эти методы не только сокращают среднее время реагирования, но и предотвращают развитие инцидентов в полномасштабные кризисы.

С развитием LLM-моделей и агентных ИИ растёт и их сложность. Такие приложения трудно отлаживать традиционными инструментами мониторинга. Их нестабильность может скрываться в слоях взаимодействующих API, цепочках данных и микросервисах.

Это привело к новой тенденции — наблюдаемости для ИИ. Используются решения на основе реального времени, которые отслеживают поведение моделей и фиксируют отклонения от ожидаемого. Некоторые организации уже разрабатывают системы ИИ-мониторинга, предназначенные именно для анализа поведения других ИИ-сервисов.

По данным отчёта, именно внедрение ИИ стало главным фактором расширения наблюдаемости — важнее, чем контроль за расходами, безопасность или разработка облачных решений. Это указывает на то, что цифровая инфраструктура переходит в фазу, где невидимость проблем становится самой большой угрозой.

Компании, которые инвестируют в комплексную отслеживаемость, получают не только сокращение затрат, но и возможность избежать «невидимых» сбоев, особенно на фоне роста масштабируемых ИИ-приложений.

Оригинал публикации на сайте CISOCLUB: "Сбои в ИТ-системах обходятся компаниям в 2 миллиона долларов в час".

Смотреть публикации по категориям: Новости | Мероприятия | Статьи | Обзоры | Отчеты | Интервью | Видео | Обучение | Вакансии | Утечки | Уязвимости | Сравнения | Дайджесты | Прочее.

Подписывайтесь на нас: VK | Rutube | Telegram | Дзен | YouTube.