How we use GenAI in SRE (Рубрика SRE)
Я периодически почитываю статьи Google на тему "Distributed Systems and Parallel Computing" на их сайте research.google. Именно там я нашел статью "How we use GenAI in SRE" с абстрактом вида
Службы Google работают на крупнейшей в мире сети компьютеров. Инженеры по надежности сайтов (SRE) следят за тем, чтобы весь стек был в порядке: центры обработки данных были безопасными, хорошо подготовленными; у нас были резервные механизмы и целостность данных; чтобы убедиться, что мы правильно проектируем наш стек, используя правильные компромиссы в области хранения, репликации и программного обеспечения. Генеративный ИИ — отличный инструмент, который сделает нас сверхэффективными: имея доступ к инструментам для создания наших самых сложных конфигураций, для классификации рисков и событий, для управления большими массивами машин с помощью агентов или для дешевой автоматизации сложных рабочих процессов. В этом докладе будет рассмотрен путь, который SRE начал много лет назад, чтобы стать по-настоящему дисциплиной AI-First, и последние достижения в области инструментов, практик и рабочих процессов. Эта статья оказалась не статьей, а простенькой презентацией от 20 апреля 2024 года (сама презентация доступна здесь). Из этой презентации можно вытащить не так много нового
1) Тезис про то, как SRE связан с работой AI систем
SRE is crucial component to operate at scale AI systems that are trustworthy, safe and efficient 2) Как SRE помогает AI
- Дизайн распределенных систем - системы, у которых основа завязана на AI, тоже должны хорошо масштабироваться и быть надежными
- Ускорить деплой - новые железные компоненты (GPU, TPU, ...) должны поступать в датацентры и эффективно шедулиться
- Trust & safety - результаты работы систем, основывающихся на AI моделях, должны быть выровнены относительно человеческих стандартов
- Эксплуатация и автоматизация - тренировка моделей и пайлайны для fine-tuning, релизов, откатов и так далее (вообще это можно называть MLOps)
3) Как AI помогает SRE
- Генеративный AI для документации и постмортемов - сохранение документации чистой и актуальной, создание изначальных постмортемов (видимо, рыба с автозаполнением части инфы)
- Автоматизация workflow - агентские процессы служат как workflow runners и выполняют часть функций на проде
- Оценка риска - еще до возникновения инцидента модели могут детектировать проблемы и исправлять часть из них
- Эффективность ресурсов - начиная с температур в датацентрам и до размещения сервисов по доступным машинкам ML модели помогают проду быть более здоровым и эффективным
В итоге, это доклад на хайповую тему, но вот содержание не уходит дальше рассказов о том, что SRE в Google теперь на AI-стероидах и применяется к AI системам:))
#SRE #Management #ML #AI #Processes #SystemDesign #DistributedSystems