Observability & AIOps

Bygg självläkande IT

Slut loopen: detektera, besluta, agera. Observability som driver automatisering, inte dashboards ingen tittar på.

Vad får du ut
Larm som betyder något, kopplade till SLO, inte till mätare.
Kända fel åtgärdas automatiskt, med människa i loggen.
Lägre MTTR och mindre jourbelastning.
Problemet

Verktyg genererar signal. Människor korrelerar den för hand. Larm går. Innan någon hunnit svara har kunden redan märkt det. De flesta observability-stackar är passiva, de bara visar data.

  • MTTR planar ut, oavsett hur många verktyg du köper på.
  • Jourutmattning syns i personalomsättningen långt innan den dyker upp i medarbetarenkäter.
  • Postmortems läser likadant varje gång: 'larm gick, svaret dröjde, root cause uppenbar i efterhand.'
Så funkar det

Så går vi tillväga.

01

Instrumentera

OpenTelemetry över tjänster, infrastruktur och nätverk, en signalmodell, inte tre parallella.

02

Larma på SLO:er

Larm kopplade till faktisk användarpåverkan. Symptombaserat, inte orsaksbaserat.

03

Detektera

AIOps-anomalidetektering där den gör nytta: hög kardinalitet, ställen med svag signal som ingen hinner bevaka.

04

Agera

Closed-loop-återställning: kända bra åtgärder körs automatiskt, med människor kvar i revisionsspåret.

Stacken

Verktyg vi litar på.

OpenTelemetryGrafanaPrometheusLokiPagerDutyRundeck
Självläkning är mest tråkigt. Det är samma fem runbooks, väl automatiserade, så folk får tid över till den sjätte.
Sasho Ristovski
Sasho Ristovski
DevOps Consultant · Stockholm
Kundcase
Realtid
signal till chatten
Viaplay

Färdiga konfigurationer för observability och logghantering över hybrid Kubernetes hos Viaplay. En enkel FinOps-lösning kopplad direkt till teamens chatt fångar kostnadsavvikelser samma stund de uppstår, inte vid nästa månadsrapport.

Läs hela caset
Se den live

Boka en demo av bygg självläkande it

30 minuter, digitalt. Vi visar lösningen i praktiken och vad den skulle göra i just er miljö, utan säljpitch.