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AIops ist das, was Sie erhalten, wenn Sie Big Data und maschinelles Lernen kombinieren, um IT-Betriebsprozesse zu automatisieren, einschließlich Ereigniskorrelation, Anomalieerkennung und Kausalitätsbestimmung. So zumindest Gärtner definiert es.

Basierend auf dieser Definition sowie der Abdeckung von Anbietern, die Produkte haben, die sie mit dem Spitznamen AIops kennzeichnen, würden Sie geneigt sein zu glauben, dass es bei AIops hauptsächlich um die Erkennung und Behebung von Anomalien geht. Aber was ist mit Bereitstellung, Konfiguration, Bereitstellung und Orchestrierung?

Dies sind alles wesentliche Teile des IT-Betriebs, die nicht so viel Aufmerksamkeit von AIops erhalten haben. Sie sind auch der Kern des Open-Source-IT-Automatisierungstools von Red Hat, Ansible. Das Tool ist eines der weltweit beliebtesten Open-Source-Projekteder sich auf die Verwendung von Automatisierung zum Installieren von Software, Automatisieren täglicher Aufgaben, Bereitstellen von Infrastruktur, Verbessern von Sicherheit und Compliance, Patchen von Systemen und Teilen von Automatisierung im gesamten Unternehmen konzentriert.

Jetzt hat Red Hat mit seiner anderen Initiative neue Pläne für Ansible, Projekt Weisheit. Das Unternehmen strebt an, die Automatisierung in Zusammenarbeit mit IBM Research auf die nächste Stufe zu heben. Red Hat bezeichnet Project Wisdom als das erste Community-Projekt, das eine intelligente NLP-Funktion (Natural Language Processing) für Ansible und die IT-Automatisierungsbranche entwickelt hat.

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Tom Anderson, VP und GM der Ansible Business Unit von Red Hat, sagte, die Zukunft von Project Wisdom sei das, was er für „echte AIops“ hält, bei denen Entscheidungen getroffen und Inhalte und Automatisierungsentscheidungen in Echtzeit mithilfe von KI erstellt werden.

Der Trend, sich auf AIops zu konzentrieren, ist nicht überraschend, da der Sektor ziemlich schnell wächst. Bis 2030 wird der Anstieg des Datenvolumens und die daraus resultierende Zunahme der Cloud-Akzeptanz dazu beigetragen haben, dass a projiziert 644,96 Milliarden US-Dollar globale AIops-Marktgröße.

Von Ansible zu Project Wisdom

Ansible vereinfacht die Bereitstellung und den Betrieb der IT-Infrastruktur, indem es sie in einer gemeinsamen Sprache abstrahiert. Anstatt die Besonderheiten jedes Teils dieser Infrastruktur lernen zu müssen – ob Cisco oder NetApp, Postgres oder MySQL, AWS, Azure oder GCP – bietet Ansible eine Schicht bestehend aus Modulen, die mit den zugrunde liegenden APIs dieser Infrastrukturteile kommunizieren und sie abstrahieren in eine gemeinsame Ansible-Sprache.

Die Module von Ansible werden Playbooks genannt und sind in YAML geschrieben, einer Datenserialisierungssprache, die häufig zum Schreiben von Konfigurationsdateien verwendet wird. Anderson teilte mit, dass Playbooks und Rollen es Ansible-Benutzern ermöglichen, Workflows zu erstellen, die mit der zugrunde liegenden Infrastruktur und Anwendungselementen interagieren. Ansible funktioniert, aber das Problem ist, dass das Erstellen von Playbooks erhebliches Fachwissen erfordert, und genau das möchte Project Wisdom ansprechen.

Project Wisdom bringt „angewandte KI zur Automatisierung von Infrastruktur- und Anwendungsbereitstellungen, indem es natürliche Sprachverarbeitung verwendet, um englische Befehle in Automatisierungs-Playbooks umzuwandeln“, sagte Anderson.

Ziel ist es, Automatisierungsexperten effizienter zu machen und Neueinsteigern einen schnelleren Einstieg zu ermöglichen. Anstatt alle Einzelheiten über die zugrunde liegende Infrastruktur und die Verwendung von YAML kennen zu müssen, können Benutzer einfach einen englischen Befehl in natürlicher Sprache eingeben.

Wenn Sie jedoch etwas wie „Hey Ansible, baue mein neues Rechenzentrum“ erwarten, müssen Sie möglicherweise Ihre Erwartungen verwalten. Zunächst einmal wurde Project Wisdom gerade angekündigt. Wie Anderson betonte, funktioniert Open Source einfach dadurch, dass Software zur Verfügung gestellt wird, auf der die Community aufbauen kann. Obwohl Project Wisdom jetzt draußen ist, ist es noch nicht in Produktionsqualität.

Anderson räumte ein, dass Project Wisdom nicht bei 100 % sei – eher irgendwo zwischen Alpha und Beta. Project Wisdom wird syntaktisch korrektes YAML produzieren, aber das erfordert möglicherweise ein wenig Herumbasteln, um 100% richtig zu sein. Sie müssen noch einige Kenntnisse darüber haben, was Sie zu abstrahieren versuchen.

“Project Wisdom erledigt etwa 95 % der Arbeit für Sie. Sie gehen einfach hinein und fügen alle erforderlichen Anmeldeinformationen hinzu, und Sie können loslegen “, sagte Anderson.

Ansible deckt jedoch eine breite Palette von Infrastrukturelementen und -szenarien ab, und Project Wisdom wird nicht für alle gleich gut funktionieren.

Benutzer können mit Project Wisdom vorerst über eine Nur-Text-Oberfläche interagieren, auch wenn das nicht wirklich ein Show-Stopper ist. Es sollte nicht allzu schwer sein, an Sprachbefehle zu gelangen, und es ist wahrscheinlich nicht etwas, was die meisten der Zielgruppe ohnehin bevorzugen würden. Trotz Ansibles Abstammungsehen wir nicht, dass die meisten Systemadministratoren gerne Sprachbefehle an ihr Ansible erteilen.

Project Wisdom wurde gerade auf dem Ansiblefest 2022 angekündigt und Anderson sagte: „Wie alles, was wir bei Red Hat tun, ist dies ein Open-Source-Community-Projekt. Wir stellen dieses Projekt der Community vor und sagen, schließen Sie sich uns an. Je mehr Personen am Training dieses Modells beteiligt sind, desto besser wird die Qualität der Ausgabe sein.

Hier sind einige Punkte zu beachten. Erstens ist dies kein typisches Open-Source-Projekt im Sinne der Erstellung von Software, die Benutzer herunterladen, optimieren und auf ihrer eigenen Infrastruktur bereitstellen können. Project Wisdom basiert auf einem KI-Basismodell, das von IBMs AI for Code abgeleitet ist.Wie Anderson feststellte, sind die Anforderungen für die Bereitstellung solcher Modelle erheblich, sodass dies nicht die vorgesehene Art der Verwendung von Project Wisdom ist.

Red Hat wird schließlich einen Project Wisdom-Webservice bereitstellen, der von IBM Labs und IBM Research betrieben wird. Benutzer können sich mit diesem Dienst verbinden und ihn als Teil eines Plugins für ihre bevorzugte IDE verwenden. Zunächst zielt Red Hat auf VSCode ab, aber im Laufe der Zeit wird Project Wisdom über Plugins für mehr IDEs verfügbar gemacht. An dieser Stelle geht es darum, das Bewusstsein zu schärfen und die Menschen einzubeziehen. Wenn das Projekt wächst und reift, kann schließlich auch ein kommerzieller Dienst daraus entstehen.

Wie Anderson feststellte, gibt es viele Gründe, diesbezüglich vorsichtig zu sein, einschließlich Lizenzierung und Nutzungsbedingungen. Die Frage des geistigen Eigentums und des Eigentums an Datenpunkten, die in Datensätzen enthalten sind, die zum Trainieren von KI-Modellen sowie zur Modellausgabe verwendet werden, taucht in verschiedenen Anwendungsbereichen auf – von KI-Text-zu-Bild-Modellen bis hin zu KI-Codierungsassistenten. Red Hat möchte diese unbekannten Gewässer sorgfältig navigieren.

Das Publikum von Project Wisdom

Zuvor hatte sich IBM mit Watson AIops an die Automatisierung der Erkennung und Behebung von IT-Anomalien gewagt, aber Umfang und Fokus von Project Wisdom sind anders. Red Hat und IBM Research arbeiten bereits seit etwa einem Jahr an Project Wisdom zusammen. Laut Anderson war es eine gemeinsame Initiative, die eine gute Beziehung zwischen den beiden Parteien entwickelt hat.

Ursprünglich waren Ansible-Benutzer die beabsichtigte Zielgruppe für Project Wisdom. Anderson sagte jedoch, dass die Benutzer in zwei Gemeinschaften fallen. Der erste sind Infrastruktur-IT-Leute, die Betriebsteams und Infrastrukturbesitzer innerhalb der IT. Laut Anderson ist diese Gruppe seit vielen Jahren das Brot und die Butter von IBM und Red Hat.

Zweitens gibt es die Entwickler-Community. Viele Ansible-Anwender – noch bevor Project Wisdom auf den Markt kam – sind Entwickler. Entwickler erleben auch eine explosionsartige Zunahme der Komplexität und sie verfügen nicht unbedingt über alle Fähigkeiten, die erforderlich sind, um Anwendungen in allen möglichen Umgebungen zu entwickeln und einzusetzen.

„Wir versuchen nur, ihre Aufgabe zu erleichtern, ihre Umgebung zum Laufen zu bringen, ihre Anwendung bereitzustellen, Updates für diese Anwendung bereitzustellen und die Infrastruktur zum Ausführen dieser Anwendung bereitzustellen“, sagte Anderson. „Dazu verwenden wir heute Ansible. Project Wisdom wird es Entwicklern viel einfacher machen, nicht nur ihre Anwendungen bereitzustellen, sondern auch die Infrastruktur, die erforderlich ist, um diese Anwendungen zu unterstützen, die sie erstellen und bereitstellen.

Die Entwicklung von Project Wisdom

Die Anwendbarkeit von Project Wisdom ist nicht nur auf Ansible beschränkt, sagt Anderson. Die erste Phase des Projekts besteht darin, natürliche Sprache in syntaktisch korrekten Ansible-Sprachcode in einer YAML-Datei umzuwandeln.

Red Hat und IBM Research haben das nächste Ziel skizziert, um die Optimierung bestehender Ansible-Playbooks zu ermöglichen. Darüber hinaus hoffen die Unternehmen, das Gegenteil von dem zu tun, was derzeit getan wird: Sie nehmen vorhandene Ansible-Playbooks und „übersetzen“ sie von YAML in natürliche Sprache. Um diese Ziele erreichen zu können, müssen die beiden ihre enge Zusammenarbeit fortsetzen.

Hinter dem steht IBM Research KI für Code Projekt, das den Grundstein für die KI-Modelle legte, die Project Wisdom antreiben. Eines der Hauptziele von IBM Research bei diesem Projekt war die Entwicklung von Basismodellen, die das höchstmögliche Maß an Genauigkeit aufrechterhalten und sich gleichzeitig auf einen geringeren Rechenbedarf verlassen. Um dieses Ziel zu erreichen, hat AI for Code einen Datensatz namens erstellt Projekt Codenet. Es nutzte Code, der im Rahmen von Programmierwettbewerben erstellt wurde, und fügte mehr Kontext um den Code herum hinzu.

Wie IBM Research feststellt, entsprechen die Modelle von Project Wisdom nicht nur dem Stand der Technik in der Grundlagenmodelltechnologie, wie GitHub Copilot und OpenAI Codex, sondern übertreffen auch die Footprint-Effizienz um das 35-fache, heißt es. Die Anzahl der Parameter wurde von 12 Milliarden für OpenAI Codex und GitHub Copilot auf 350 Millionen für Wisdom reduziert. Gleichzeitig übertreffen die Modelle von Project Wisdom die Qualität der Modelle sowohl in Bezug auf den BLEU-Score, eine weithin akzeptierte Metrik für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). von IBM gegründet sowie Ansible-spezifische Metriken.

Während dieser Zusammenarbeit hat IBM Research die Modelle bereitgestellt, und Red Hat hat die zusätzlichen Daten und das Fachwissen bereitgestellt, die erforderlich sind, um sie für bestimmte Project Wisdom-Ziele zu trainieren und zu optimieren. Anderson erklärte, dass Red Hat über ein riesiges Repository von Playbooks verfügt, die zum Trainieren der Modelle verwendet wurden. Darüber hinaus gibt es öffentlich zugängliche Playbook-Inhalte auf Ansible Galaxy, einer Community, in der Inhalte frei ausgetauscht werden. Auch Red Hats eigene Ansible-Experten beteiligten sich am Schulungs- und Feinabstimmungsprozess.

Was Project Wisdom anders macht

Obwohl es nicht der einzige Programmierassistent ist, scheint Project Wisdom einen anderen Fokus zu haben als seine Gegenstücke. Im Gegensatz zu Allround-Codierungsaufgaben zielt Project Wisdom speziell auf die Erstellung von Infrastrukturcode ab. Was die Richtung angeht, die IBM und Red Hat als nächstes einschlagen wollen, überlegen sich die beiden bereits, wie sie umgestalten können komplexer monolithischer Anwendungscode auf das Äquivalent von 25 neuen Cloud-nativen Mikrodienste.

Angesichts der Präsenz von IBM und Red Hat im Unternehmen ist dies eine Richtung und eine Partnerschaft, die für sie sinnvoll ist. Darüber hinaus werden laut Amin Vahdat, VP und GM of Systems and Services Infrastructure bei Google, in den nächsten drei Jahren mehr als die Hälfte der Cloud-Infrastrukturentscheidungen automatisiert. Project Wisdom kann auch ein Schritt in diese Richtung sein.

Er merkte auch an, dass sich die meisten Diskussionen über Cloud-Automatisierung heute um die Bereitstellung am Tag Null drehen. Es habe viel Arbeit rund um die Automatisierung der Day-Zero-Bereitstellung gegeben, aber Project Wisdom werde dies über mehrere Clouds hinweg viel handhabbarer machen, fügte Anderson hinzu.

Die nächste Phase wird sich laut Anderson auf den Tag-2-Betrieb dieser Anwendungen und der zugrunde liegenden Umgebung konzentrieren, um sie zu warten: Erkennen und Reagieren auf Warnungen und Ereignisse und Parameter, die sich in der Umgebung ändern.

„Viele dieser täglichen zwei betrieblichen Aktivitäten werden mithilfe von Ansible-Automatisierung behoben oder geändert“, sagte Anderson. Ich kann mir eine Zukunft vorstellen, in der die Entwicklung von Project Wisdom darin bestehen könnte, dass Systeme ein Problem erkennen und eine Beschreibung erstellen und dieses Problem dann automatisch in ein Handbuch zur Behebung umgewandelt wird und niemand es jemals anfassen muss.

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