Поза межами Генеративного ШІ: Як Агентний ШІ переосмислює управління інфраструктурою

Якщо вам здається, що ШІ є всюди, подумайте ще раз. Хоча ШІ відіграє критичну роль у безпеці та моніторингу, він залишається здебільшого відсутнім у багатьох сферах управління ІТ. Однією з найсмішніших є управління інфраструктурою — саме тією основою, яка дозволяє розробляти, тренувати, розгортати та масштабувати робочі навантаження ШІ.

Хоча постачальники хмарних послуг розробили високо спеціалізовані системи на базі ШІ для оптимізації та балансування своїх обчислювальних ресурсів, організації, які управляють багатохмарними, гібридними хмарами, локальними та Edge середовищами, мають обмежені варіанти для власних інтелектуальних платформ інфраструктури.

Ця нестача не є дивною. Ефективне застосування ШІ в управлінні інфраструктурою вимагає подолання фрагментації та складності інфраструктури як коду (IaC) та керування конфігураціями, особливо в контексті забезпечення узгодженості та управлінських процесів, що стало серйозним бар'єром для впровадження ШІ в цій сфері.

Добра новина полягає в тому, що з'явилася нова генерація інтелектуальних платформ інфраструктури, здатних управляти як традиційними, так і ШІ навантаженнями за допомогою автоматизації та управління, що здійснюються на базі ШІ.

Ця стаття досліджує, як ШІ змінює управління інфраструктурою, не тільки через генеративний ШІ та спрощення взаємодії з складними системами, а й шляхом впровадження адаптивних інтелектуальних систем, здатних масштабувати, оптимізувати та керувати самими собою в реальному часі.

У передових лініях цієї трансформації знаходяться два доповнюючі підходи ШІ: Генеративний ШІ (GenAI) та Агентний ШІ (Agentic AI), які, поєднуючись, дозволяють інфраструктурі перейти від статичної чи «умовної» автоматизації до справді інтелектуальних, самокерованих середовищ.

Що таке Агентний ШІ?

Агентний ШІ обертається навколо концепції ШІ-агентів, інтелектуальних систем, здатних діяти незалежно, приймати рішення та виконувати завдання без необхідності людського втручання. У контексті управління інфраструктурою це означає агентів, які можуть сприймати змінювані умови, аналізувати дані в реальному часі та приймати проактивні заходи для оптимізації продуктивності, контролю витрат і забезпечення відповідності без постійного ручного втручання.

На відміну від традиційної автоматизації, яка залежить від попередньо визначених скриптів і робочих процесів, ініційованих людьми, Агентний ШІ вводить справжню автономію. Ці агенти не статичні; вони безперервно адаптуються, навчаються та співпрацюють з іншими системами для ефективнішого управління складними, динамічними середовищами, ніж статичні конфігурації.

Як Генеративний ШІ і Агентний ШІ працюють разом

Генеративний ШІ (GenAI) та Агентний ШІ вирішують різні, але доповнюючі завдання в управлінні інфраструктурою:

• GenAI закладає основу, створюючи багаторазові шаблони, генеруючи документацію та автоматизуючи робочі процеси.
• Агентний ШІ гарантує, що ці виходи застосовуються інтелектуально, адаптуючи інфраструктуру в реальному часі до динамічних умов.

Разом вони дозволяють створити інфраструктуру, яка не тільки легка для побудови, але й самопідтримувана, здатна масштабуватися, оптимізуватися та управляти собою з мінімальним людським втручанням.

• Генеративний ШІ (GenAI): Творець, що автоматизує створення компонентів інфраструктури, таких як шаблони, документація та робочі процеси.
• Агентний ШІ (Agentic AI): Виконавець, що надає інтелект та автономію, забезпечуючи політики, оптимізуючи ресурси та реагуючи динамічно на змінювані умови.

Синергія між цими двома підходами і є джерелом інновацій. GenAI забезпечує знання та структуру, тоді як Агентний ШІ гарантує, що ці знання виконуються автономно та проактивно.
Результатом є екосистема інфраструктури, яка не просто функціонує, а еволюціонує разом з вимогами вашого бізнесу.

Наступна діаграма ілюструє взаємодію між Генеративним ШІ (GenAI) та Агентним ШІ (Agentic AI) у створенні інтелектуальних, адаптивних рішень для інфраструктури:

Ця синергія між GenAI та Agentic AI вирішує найбільш важливі проблеми в управлінні інфраструктурою сьогодні, такі як адаптивність в реальному часі, ефективність витрат і забезпечення відповідності. Поки GenAI займається творчою частиною визначення інфраструктури, Agentic AI гарантує, що ці проекти реалізуються інтелектуально та автономно. Саме так ці технології переосмислюють майбутнє управління інфраструктурою.

Це не конкуренція між підходами або еволюція одного з них. GenAI та Agentic AI є синергійними, працюючи разом для вирішення більших та складніших завдань в інфраструктурі.

GenAI надає знання та структуру, в той час як Agentic AI гарантує, що ці знання застосовуються інтелектуально, автономно та проактивно. Це призводить до інфраструктури, яка є не тільки легкою для побудови, але й розумною, самопідтримуваною та динамічно реагує на потреби бізнесу.

У наступних розділах я розгляну, як кожен тип ШІ сприяє автоматизації інфраструктури і чому їхнє поєднання відкриває безпрецедентні рівні ефективності та стійкості.

Стан ШІ в автоматизації інфраструктури

Перед тим, як перейти до того, як ШІ змінює управління інфраструктурою, корисно зрозуміти, де ми зараз знаходимося. Незважаючи на те, що ШІ революціонізує такі сфери, як розробка програмного забезпечення та кібербезпека, його впровадження в автоматизацію інфраструктури залишається обмеженим.

Хоча інструменти на основі ШІ покращили такі сфери, як генерація коду та виявлення загроз, автоматизація інфраструктури все ще в основному залежить від Infrastructure-as-Code (IaC) та керування конфігураціями, які мають мало або зовсім не мають можливостей для використання ШІ. Ці інструменти були розроблені для автоматизації ручних процесів, провізіонування, розгортання та масштабування, але не для того, щоб думати, адаптуватися або оптимізувати в реальному часі.

Чому впровадження ШІ в автоматизацію інфраструктури відстає

Є кілька причин, чому ШІ ще не зробив значного прориву в автоматизації інфраструктури:

1. Старомодні уявлення: Команди з управління інфраструктурою часто надають перевагу ручному контролю та детермінованим процесам, а не автоматизації на основі ШІ, через побоювання щодо втрати нагляду та введення непередбачуваності.
2. Статичний характер IaC: Інструменти, такі як Terraform і CloudFormation, були розроблені з урахуванням фіксованих конфігурацій, що вимагають оновлення через людське втручання, обмежуючи адаптивність.
3. Складність змінних інфраструктури: На відміну від структурованих середовищ, таких як виробництво, ІТ-інфраструктура є надзвичайно динамічною, з численними змінними (включаючи інфраструктурні інструменти), що робить застосування ШІ для прийняття рішень складним.
4. Ізольовані операції: Традиційні практики DevOps працюють в ізольованих середовищах, де розробка, операції та безпека використовують окремі інструменти, що не призначені для взаємодії з ШІ.
   5.
   Розриви в навичках: Команди не мають необхідної експертизи з ШІ для інтеграції моделей машинного навчання в робочі процеси інфраструктури, залишаючи автоматизацію в рамках реактивних, правил-орієнтованих процесів.

Поточний стан інструментів автоматизації інфраструктури та готовність до використання ШІ

Щоб зрозуміти поточний стан ШІ в автоматизації інфраструктури, давайте розглянемо популярні інструменти IaC (Infrastructure-as-Code) та керування конфігураціями, їх можливості для використання ШІ (або їх відсутність) та проблеми, з якими вони стикаються при інтеграції ШІ.

Більшість з цих інструментів покладаються на статичне виконання на основі правил і не можуть автономно налаштовувати інфраструктуру в реальному часі, і ось тут ШІ може революціонізувати цю сферу.

Чому традиційні інструменти IaC та керування конфігураціями мають проблеми з інтеграцією ШІ

Додавання можливостей ШІ до існуючих інструментів автоматизації інфраструктури не є простим процесом, як просто підключити модель ШІ. Ці інструменти були розроблені з принципово іншою метою — кодування інфраструктури як статичних, повторюваних конфігурацій.

Проблеми, пов'язані з додаванням ШІ:

• Декларативний проти адаптивного підходу: Інструменти IaC мають декларативний характер, тобто вони очікують чітко визначеного кінцевого стану. ШІ, в свою чергу, процвітає в адаптивних середовищах, де він безперервно вчиться та коригує параметри. Ці два підходи вступають у конфлікт.
• Відсутність прийняття рішень в реальному часі: Більшість інструментів інфраструктури не мають здатності сприймати дані в реальному часі та діяти відповідно без людського втручання.
• Обмеження виконання політик: Традиційні інструменти виконують правила на основі попередньо встановлених політик, тоді як автоматизація на базі ШІ вимагає гнучкості для балансування продуктивності, вартості та безпеки в реальному часі.
• Складність інтеграції: ШІ потребує доступу до великої кількості метрик інфраструктури, журналів і шаблонів для прийняття важливих рішень, які часто фрагментовані серед кількох інструментів.

Майбутнє ШІ в автоматизації інфраструктури

Щоб ШІ працював і приносив результати, платформи автоматизації інфраструктури повинні:

• Вийти за межі сценаріїв автоматизації: Інфраструктура повинна стати динамічною, де ШІ здійснює оптимізацію, забезпечує відповідність і масштабування автономно.
• Вбудувати інтелект у саму основу: Майбутні платформи повинні безперешкодно інтегрувати ШІ, дозволяючи йому вчитися з поведінки інфраструктури та вживати проактивних дій.
• Спрощення користувацького досвіду: Обробка природної мови та інсайти на основі ШІ повинні зробити керування інфраструктурою доступним для всіх, а не лише для експертів.

Хоча більшість інструментів сьогодні не мають можливостей для використання ШІ, з’явилися нові платформи, такі як Quali Torque, які вже вбудовують ШІ в свою основу для досягнення справжньої автономії в управлінні інфраструктурою.

Позаду автоматизації: як GenAI та Agentic AI переосмислюють управління інфраструктурою

Що таке Агентний ШІ та як він допомагає?

Щодо ШІ в управлінні інфраструктурою, Генеративний ШІ (GenAI) зробив значний прорив, автоматизуючи створення контенту, наприклад, створення шаблонів інфраструктури, провізіонування, підтримку та робочі процеси.

Однак він залежить від людського втручання для виконання та коригування згідно з еволюціонуючими потребами.

Тут на допомогу приходить Агентний ШІ (Agentic AI), який виводить автоматизацію на новий рівень. Замість того, щоб чекати людського введення, Агентний ШІ сприймає, аналізує та діє незалежно, реагуючи динамічно на змінювані умови. Це дозволяє створити самовідновлювану інфраструктуру, автономне масштабування та безперервну оптимізацію, забезпечуючи рівень адаптивності, який традиційні інструменти автоматизації просто не можуть досягти.

GenAI проти

Агентний ШІ: у чому різниця?

Щоб зрозуміти зміни, які приносить Агентний ШІ, давайте розглянемо, як він порівнюється з GenAI в ключових аспектах:

Коротко кажучи, GenAI будує інфраструктуру, а Агентний ШІ робить її інтелектуальною, здатною думати, коригуватися та оптимізуватися самостійно.

Приклад із реального світу: самовідновлювана інфраструктура

Простий, але потужний сценарій допоможе пояснити, як це досягається. Якщо ваша інфраструктура стикається з несподіваними сплесками навантаження о 2 годині ночі, без правильного інструменту це може вимагати ручного втручання, що призводить до затримок і ризику погіршення продуктивності.

Ось як Генеративний ШІ (GenAI) і Агентний ШІ по-різному вирішують це завдання:

• З GenAI: У вас може бути шаблон Infrastructure-as-Code (IaC), створений за допомогою GenAI, що спрощує провізіонування ресурсів. Однак, якщо вимоги до навантаження змінюються, наприклад, спостерігається сплеск трафіку, вам все одно буде потрібно втручання людини для оновлення параметрів (наприклад, кількості інстансів) і повторного застосування оновленої конфігурації.
• З Агентним ШІ: Система автоматично виявляє сплеск трафіку, масштабує ресурси вгору або вниз за потребою, оптимізує витрати та забезпечує відповідність політикам, роблячи все це повністю автономно. Без нічних дзвінків до вашої команди DevOps, без необхідності оновлювати вручну.

Ось як це працює на практиці, використовуючи Terraform IaC:

Без Агентного ШІ

Цей шаблон провізіонує один інстанс. Однак, якщо трафік збільшується, хтось повинен вручну змінити значення count, повторно застосувати конфігурацію і переконатися, що вона відповідає політикам. Хоча шаблон надає багаторазову точку відліку, йому не вистачає здатності адаптуватися динамічно.

З Агентним ШІ

Тепер параметр count зв’язаний з інтелектуальною системою Агентного ШІ, яка безперервно моніторить реальний трафік і динамічно регулює кількість інстансів, забезпечуючи інтелектуальну адаптивну автоматизацію.

Як виглядає система Агентного ШІ?

Агентний ШІ не є єдиною монолітною програмою, це координована система інструментів продуктивності та інтелектуальних агентів, які безперервно моніторять, аналізують і оптимізують інфраструктуру в реальному часі. Ця система працює через чотири ключові етапи: Збір телеметрії, Рішення, Виконання та Зворотний зв'язок. Кожен етап відіграє критичну роль у забезпеченні того, щоб інфраструктура адаптувалася динамічно до вимог робочих навантажень, обмежень вартості та вимог політик.

Ця діаграма ілюструє цей робочий процес, показуючи, як дані рухаються від сирої телеметрії до інтелектуальних рішень, автоматизованого виконання та безперервного навчання.

1. Збір телеметрії

Основою Агентного ШІ є збір даних. Система безперервно отримує реальну телеметрію з кількох джерел, включаючи:

• Трафік — скільки запитів на секунду (RPS) обробляє інфраструктура.
• Використання ресурсів — метрики, такі як навантаження на процесор, використання пам'яті та вводу/виводу диска.
• Метрики застосунків — показники продуктивності, такі як час відгуку та латентність.
• Здоров’я інфраструктури — доступність, час роботи та рівні помилок компонентів системи.

Ці дані надходять до Рішення, де вони аналізуються для визначення найкращого курсу дій.

2.

Рішення

Рішення обробляє дані за допомогою поєднання:

• Пороги політик — попередньо визначені правила, наприклад: “Якщо використання ЦП перевищує 80%, збільшити ресурси.”
• Прогнозна аналітика — моделі машинного навчання прогнозують тенденції на основі попередніх патернів, що дозволяє проактивно масштабувати інфраструктуру до того, як виникне проблема.
• Контекстуальне усвідомлення — система враховує обмеження, такі як ліміти бюджету, політики відповідності та обмеження безпеки при прийнятті рішень.

Як тільки Рішення визначить дію, воно передає інструкцію до Шару дій для виконання.

3. Шар дій

Ось де рішення перетворюються в дії. Шар дій автоматизує зміни в інфраструктурі в реальному часі, виконуючи наступне:

• Масштабування ресурсів — додавання або видалення інстансів, налаштування контейнерних навантажень або зміна потужності обчислень за потребою.
• Оновлення стану IaC — забезпечення того, щоб зміни в інфраструктурі виконувались відповідно до попередньо визначених шаблонів Infrastructure-as-Code (IaC).
• Журналювання та аудит — кожна зміна документується для забезпечення видимості, відповідності та майбутнього аналізу.

4. Цикл зворотного зв'язку

Після виконання дії Цикл зворотного зв'язку забезпечує постійне вдосконалення системи, шляхом:

• Моніторинг результатів — Чи була дія з масштабування ефективною? Чи залишилися які-небудь вузькі місця?
• Дотримання політик — Чи зміни залишаються в межах політик безпеки та витрат?
• Коригування за потребою — Якщо умови змінюються, система коригує свій підхід, навчаючись з попередніх дій для поліпшення майбутньої продуктивності.

Цей цикл гарантує, що інфраструктура не тільки автоматизована, але й постійно оптимізується без втручання людини.

Агентний ШІ навчається, адаптується та робить оптимізації в реальному часі на основі умов інфраструктури. Чотири компоненти: Збір телеметрії, Рішення, Шар дій та Цикл зворотного зв'язку працюють разом, створюючи самовідновлювану, керовану політиками, економічно ефективну інфраструктуру.

Без Агентного ШІ масштабування та оптимізація інфраструктури залишаються ручними та реактивними, вимагаючи постійного втручання людини. З Агентним ШІ інфраструктура стає динамічною, інтелектуальною та саморегулюючою, дозволяючи командам DevOps зосередитись на інноваціях, а не на боротьбі з операційними проблемами.

Вбудовуючи Агентний ШІ в робочі процеси IaC, ви переходите від статичної автоматизації, визначеної заздалегідь, до інтелектуальної інфраструктури, що адаптується в реальному часі. Це не просто більш ефективний спосіб керування інфраструктурою, а фундаментальний зсув в тому, як сучасні системи адаптуються, масштабуються та оптимізуються в реальному часі.

Чому це важливо

Ця, здавалося б, маленька зміна має трансформаційний вплив на управління інфраструктурою:

• Безперервна адаптація: Агентний ШІ моніторить телеметрію інфраструктури (наприклад, трафік, використання ЦП) та коригує конфігурації в реальному часі.
• Оптимізація витрат: Масштабує ресурси тільки коли це необхідно, уникаючи перевищення пропускної здатності або недовикористання.
• Забезпечення політик: Агентний ШІ гарантує, що всі зміни залишаються відповідними організаційним політикам, таким як обмеження витрат або вимоги безпеки.
• Видалення ручної роботи: Більше ніяких нічних втручань для керування раптовими сплесками трафіку — Агентний ШІ робить це все автономно.

Вбудовуючи Агентний ШІ в робочі процеси IaC, ви переходите від статичної інфраструктури до самовідновлювальних, динамічних середовищ, які адаптуються до ваших бізнес-потреб в реальному часі. Це фундаментальна еволюція того, як ми керуємо інфраструктурою, йдучи далі за межі автоматизації до справжньої автономії.

Як GenAI прокладає шлях для Агентного ШІ в автоматизації інфраструктури

Генеративний ШІ (GenAI) вже довів свою цінність в управлінні інфраструктурою, спрощуючи створення шаблонів, автоматизуючи робочі процеси та надаючи інтуїтивні інтерфейси для провізіонування середовищ.

Інструменти, такі як Quali Torque, демонструють, як GenAI закладає основу для більш інтелектуальної платформи інфраструктури, роблячи інфраструктуру більш зручною для побудови та управління.
Однак, Агентний ШІ йде далі за автоматизацію, щоб забезпечити автономність.

Агентний ШІ представляє можливість інфраструктурних платформ сприймати, аналізувати та адаптуватися динамічно в реальному часі. Поки що Quali Torque зосереджується на створенні шаблонів, управлінні середовищами та забезпеченні відповідності, його постійна розробка агентів ШІ має на меті заповнити прогалину на шляху до справжньої автономії. Інтегруючи можливості Агентного ШІ, платформи, як-от Quali Torque, можуть дозволити інфраструктурі відповідати динамічно на реальні умови без необхідності в ручному втручанні.

Як виглядатиме майбутнє з Агентним ШІ?

Поєднання GenAI та Агентного ШІ може трансформувати управління інфраструктурою, посилюючи ключові можливості:

1. Інтелектуальне виявлення та оптимізація

• Сьогодні: Платформи, як-от Quali Torque, автоматизують виявлення ресурсів IaC, кодують хмарні інстанси, стандартизують конфігурації та спрощують створення середовищ. GenAI підтримує це, генеруючи шаблони з природних мовних введень без необхідності в знаннях IaC або інфраструктури.
• З Агентним ШІ: Torque буде постійно моніторити відхилення в конфігураціях, пропонувати оптимізації та впроваджувати їх проактивно.

1. Динамічний самообслуговування

• Сьогодні: Каталоги самообслуговування дозволяють розробникам на вимогу створювати середовища, керуючись правилами відповідності.
• З Агентним ШІ: Інтелектуальні агенти динамічно налаштовуватимуть ці середовища у відповідь на зміни в робочому навантаженні, забезпечуючи економічну ефективність і оптимальну продуктивність без потреби в ручних оновленнях.

1. Безперервна адаптація

• Сьогодні: Платформи надають аналітику щодо витрат і тенденцій продуктивності, щоб направляти команди.
• З Агентним ШІ: За допомогою введення телеметрії платформа Інтелектуальної автоматизації інфраструктури діятиме на основі цих відомостей, масштабуючи ресурси, коригуючи конфігурації та підтримуючи відповідність у реальному часі.

Чому Агентний ШІ — це наступний логічний крок

Перехід від GenAI до Агентного ШІ відображає більш широкий зсув в управлінні інфраструктурою: від реактивних, орієнтованих на людину оновлень до адаптивних, автономних систем. Цей зсув зумовлений зростаючою складністю управління багатохмарними середовищами, підвищенням вимог до ефективності та необхідністю в інфраструктурі, яка може масштабуватися в реальному часі відповідно до потреб бізнесу.

Переваги, які надає Агентний ШІ:

• Зниження складності: Людські команди можуть зосередитись на підвищенні продуктивності та інновацій, а не на операційних завданнях.
• Оптимізація витрат: Ресурси масштабуються інтелектуально для запобігання перевитрат та контролю витрат.
• Підвищена стійкість: Автономні платформи виявляють та вирішують проблеми швидше, ніж людські оператори.
• Забезпечення політик: Інтелектуальні агенти забезпечують відповідність політикам безпеки та бюджету, навіть коли середовища змінюються.

Перспективи

Quali Torque та подібні технології показують, як GenAI спрощує створення та управління інфраструктурою, а також закладає основи для інтелектуальних систем, які адаптуються в реальному часі.

Зі зростанням впровадження Агентного ШІ інфраструктурні платформи переходять до динамічних і самовідновлювальних, щоб кардинально змінити спосіб, яким організації керують ІТ-середовищами.

Інтегруючи GenAI та Агентний ШІ, наступне покоління платформ автоматизації інфраструктури надає інфраструктуру, яка не тільки працює, а й вчиться, адаптується та розвивається разом з бізнесами, які її підтримують.

Якщо ви хочете побачити приклад того, як ШІ змінює спосіб управління інфраструктурою, відвідайте www.quali.com або подивіться відео Quali Torque, щоб повністю зрозуміти, що таке сучасна платформа автоматизації інфраструктури на основі ШІ.

Перекладено з: Beyond GenAI: How Agentic AI Redefines Infrastructure Management