В эпоху цифровых технологий, когда как предприятия, так и потребители преуспевают благодаря бесперебойной связи и бесперебойному обслуживанию, недавние крупные сбои вызвали тревогу. От отключений ChatGPT до других технологических гигантов, борющихся с неожиданными простоями, финансовые последствия этих сбоев могут быть огромными и выходить за рамки простой потери денег. По данным Dun & Bradstreet, 59% компаний из списка Fortune 500 испытывают не менее 1,6 часов простоя в неделю, в результате чего средние еженедельные затраты составляют от 643 200 до 1 056 000 долларов США.
Репутация компаний также пострадала из-за этих дорогостоящих моментов. Помимо непосредственных потерь, возникает новая проблема: как компании могут эффективно защитить себя от серьезных последствий будущих неудач? Время простоя, время, когда системы либо недоступны, либо не функционируют оптимально, существенно влияет на доступ пользователей к онлайн-сервисам, влияет на производительность сотрудников и/или снижает лояльность клиентов к компании.
Поскольку Интернет представляет собой сложную сеть взаимосвязанных систем, сетей и приложений, эти сбои могут быстро обостриться и нанести существенный ущерб репутации компании. Статистика рисует мрачную картину. Обзор возможностей Forrester на 2023 год выявил следующее:
1/37% оценили потери своего бизнеса от 100 000 до 499 000 долларов, а 39% потеряли от 500 000 до 999 999 долларов из-за сбоев в работе Интернета.
2/ Сбои также наносят ущерб компаниям внутри компании, увеличивая текучесть кадров (55%) и снижая производительность труда (49%).
3/ Без достаточной прозрачности компании испытывают в среднем 76 сбоев в месяц.
4/75% респондентов заявили, что IPM окажет значительное или большое положительное влияние на их бизнес.
Рынок ИИ в США оценивается в сумму от 87,18 до 167,3 млрд долларов, и его рост приводит к быстрому развитию цифрового ландшафта. Растущая зависимость от приложений, управляемых искусственным интеллектом, подчеркивает необходимость упреждающего мониторинга простоев. Отключение ChatGPT 14 февраля затронуло как службу ChatGPT, так и ее клиентов, которые использовали чат-боты на основе GPT через API. Мониторинг зависимостей ИИ будет иметь решающее значение для всех компаний, от стартапов до крупных предприятий.
Соучредитель и генеральный директор Catchpoint.
Типичный пример
В декабре 2023 года обширная клиентская база Adobe пострадала из-за серии 18-часовых сбоев в работе Adobe Experience Cloud. Хотя ИИ еще не интегрирован в платформу, многие компании все больше полагаются на эту технологию, и этот сбой служит примером того, что может произойти, если она станет более глубоко внедренной. Фактически, общий сбой в работе Adobe Experience Cloud подчеркивает уязвимости, связанные с использованием сторонних сервисов в цифровой инфраструктуре. Этот сбой, вызванный недостатком в облачной инфраструктуре Adobe, привел к значительным перебоям в обслуживании, затронувшим критически важные функции на нескольких платформах.
По данным Adobe, были затронуты все приложения для сбора данных (публикация сегментов), обработки данных (аналитика между устройствами, обработка аналитических данных) и составления отчетов (рабочая область анализа, построитель устаревших отчетов, соединители данных, каналы данных, хранилище данных, API веб-служб). по причине отключения. Во время сбоя в работе различных сервисов Adobe наблюдались задержки и снижение производительности. Последующие расследования показали, что основная причина сбоя была связана с проблемами в облачной инфраструктуре Adobe, что привело к резкому увеличению задержки и увеличению времени загрузки для пользователей.
Сбой в инфраструктуре Adobe имел далеко идущие последствия, затронув предприятия и пользователей, которые полагаются на услуги Adobe в своей повседневной работе. Кроме того, Adobe рисковала миллионами клиентов нарушить соглашение об уровне обслуживания (SLA). Соглашение об уровне обслуживания устанавливает определенные сроки, в течение которых необходимо отвечать на запросы или принимать чаты и звонки. Если на них не получен ответ или они не получены в течение указанного периода времени, это означает нарушение SLA. Часто за этим следует компенсация. Лояльность клиентов также может быть подвергнута испытанию.
Сбой в работе Adobe стал не просто сбоем – это был тревожный сигнал для компаний, использующих ее услуги, о необходимости переосмыслить свой общий подход к цифровой устойчивости. Масштаб сбоя, который затронул столь многие сервисы Adobe, является ценным напоминанием о том, что компании всегда должны создавать планы действий на случай непредвиденных обстоятельств и принимать упреждающие меры для защиты от будущих сбоев.
Так как же компании могут лучше управлять рисками и создать надежный путь к устойчивости Интернета? По сути, это требует масштабного сдвига – такого, который будет отдавать приоритет анализу производительности приложений в режиме реального времени, чтобы выявлять потенциальные узкие места или другие уязвимости, прежде чем они перерастут в полномасштабный кризис. Мониторинг зависимостей ИИ (или других) с лазерной точностью позволяет компаниям превентивно устранять уязвимости, укреплять свою цифровую инфраструктуру и смягчать последствия непредвиденных сбоев.
Защита от простоев в эпоху искусственного интеллекта
Нельзя отрицать, что в сегодняшней высококонкурентной среде даже самый краткий сбой в обслуживании представляет собой серьезный риск для доверия потребителей и бренда. Чтобы устранить эти риски, организации должны занять активную позицию в отношении мониторинга производительности, особенно для приложений на основе искусственного интеллекта, которые быстро становятся обычным явлением. В отличие от традиционных приложений, системы, управляемые искусственным интеллектом, часто работают автономно и принимают решения за считанные секунды на основе огромных объемов данных.
Любой сбой в работе этих систем может привести к каскаду ошибок и задержек, что приведет к нарушению взаимодействия с пользователями и, в конечном итоге, к потере доверия к бренду. Благодаря анализу производительности приложений в режиме реального времени организации могут быстро выявлять аномалии, оптимизировать функциональность и обеспечивать бесперебойное взаимодействие с пользователями. Способность оперативно выявлять и решать проблемы по мере их возникновения позволяет ИТ-командам поддерживать непрерывность работы и снижать потенциальный ущерб.
Предиктивная аналитика и обнаружение аномалий на основе искусственного интеллекта играют решающую роль в упреждающем выявлении потенциальных проблем до того, как они повлияют на работу конечных пользователей. Поскольку зависимость от технологий искусственного интеллекта продолжает расти, бесперебойное обслуживание будет становиться все более важным бизнес-императивом. Однако раннее обнаружение может оказаться трудным.
Многие компании по-прежнему полагаются на базовый мониторинг работоспособности, часто ограничиваясь мониторингом своей домашней страницы. Это делает их уязвимыми к временным или частичным сбоям в работе веб-сайта в случае выхода из строя службы, зависящей от ИИ. Чтобы защититься от простоев, связанных с искусственным интеллектом, компаниям следует внедрять комплексные стратегии мониторинга, такие как мониторинг производительности Интернета (IPM), которые охватывают весь спектр приложений, управляемых искусственным интеллектом, от внешних интерфейсов до внутренних конвейеров обработки данных.
За счет упреждающего мониторинга зависимостей ИИ и развертывания надежных систем управления производительностью компании могут снизить риск дорогостоящих простоев и поддерживать непрерывность работы в условиях, когда все больше используется ИИ. Считайте это призывом к действию, чтобы думать заранее и наилучшим образом защитить свой бизнес, предвидя эти проблемы и вооружая операционные группы для наилучшего их решения.
Мы предоставляем лучший инструмент мониторинга сети.
Эта статья была создана в рамках канала Expert Insights от TechRadarPro, где мы рассказываем о лучших и ярких умах в области технологий сегодня. Мнения, выраженные здесь, принадлежат автору и не обязательно отражают точку зрения TechRadarPro или Future plc. Если вы заинтересованы в участии, узнайте больше здесь:
