Инструменты с открытым исходным кодом, такие как Grafana, и AIOps, основанные на искусственном интеллекте, меняют сферу управления инцидентами, бросая вызов PagerDuty и оптимизируя решение ИТ-проблем и исправление кода, сообщает портал ZDNet.

Существует несколько ведущих коммерческих производителей инструментов, помогающих ИТ-отделам обнаруживать и реагировать на сбои в работе систем и приложений, обычно называемых «управлением и реагированием на инциденты» (incident management and response, IMR). Среди них выделяется PagerDuty, а также различные компании, занимающиеся наблюдаемостью, например Datadog и Dynatrace.

Однако, согласно отчету, опубликованному на прошлой неделе аналитиками JP Morgan по ПО, рынок наконец-то открывается для Open Source-решений. Предложения с открытым исходным кодом, оседлавшие волну AIOps и других новых подходов в индустрии, имеют серьезные шансы потеснить PagerDuty и других вендоров.

Рост Open Source-альтернатив PagerDuty

«В мире Open Source наблюдается большой прогресс», — пишет аналитик JP Morgan по ПО Пинджалим Бора. В качестве примера он приводит нью-йоркский стартап Raintank, который ведет бизнес под именем Grafana Labs. Компания представила «решение по требованию как проект с открытым исходным кодом, который можно бесплатно использовать для самостоятельно управляемого и локального развертывания». Компания также продает облачные управляемые сервисы, которые не являются опенсорсными.

JP Morgan участвовал в раунде финансирования Grafana на сумму 240 млн. долл. в 2022 г. По данным FactSet, компания привлекла в общей сложности 840 млн. долл. от венчурных капиталистов, включая Coatue Management и Lightspeed Management.

Бора отмечает, что подъем в области Open Source-решений — это лишь один из компонентов бурного роста числа поставщиков инструментов реагирования на инциденты в последние годы. В начале 2022 г. на рынке было около 70 таких предложений, как с открытым, так и с закрытым исходным кодом, а сейчас — 100 или более, «причем количество поставщиков, обслуживающих предприятия, за это время удвоилось — с 15 до 30».

ИИ автоматизирует многие задачи ИТ-отдела

Категория AIOps, которая долгое время обсуждалась IBM и другими компаниями как потенциально жизнеспособная, получила толчок к развитию благодаря инвестициям в генеративный ИИ (GenAI). В отчете, опубликованном в прошлом месяце венчурными капиталистами из Menlo Ventures, отмечается, что на ИТ-операции в настоящее время приходится 22% от общего объема расходов предприятий на GenAI.

Бора рассматривает вопрос открытого и закрытого исходного кода в свете того, что ИИ позволит автоматизировать решение многих проблем, которые в настоящее время являются обязанностью ИТ-отдела.

По его мнению, использование помощников по кодированию на базе GenAI, таких как GitHub Copilot от Microsoft, изменит цикл написания, проверки и исправления кода. «Все более широкое использование ИИ-помощников по кодированию при создании приложений, вероятно, окажет влияние и на область IMR, — считает Бора. — Хотя, с одной стороны, это, скорее всего, приведет к росту рабочей нагрузки, это также может сократить среднее время решения проблем».

По его словам, по мере того, как машины будут все больше писать код, они могут создавать шаблоны, которые легче найти и исправить по сравнению с кодом, написанным человеком, что потенциально уменьшит количество критических событий уровня P1 (Priority 1, высокоприоритетные ИТ-инциденты) и, таким образом, вероятно, несколько снизит ценность премиальных инструментов планирования реагирования на инциденты по требованию.