Мнение Программного комитета о докладе
ML сейчас везде, но нужно уметь его правильно готовить. Данный доклад поможет вам увидеть пользу его применения при работе с инцидентами в большой инфраструктуре.
🏋🏻♂️Как мы научили ML группировать 50 000 событий в инциденты
Доклад принят в программу конференции
Целевая аудитория
Инженеры в области надежности, инженеры ITSM, системные инженеры, ML-инженеры, Data Scientists.
Тезисы
L1-инженеры 50 000 раз в сутки решают, что делать с событием мониторинга — добавить к открытому инциденту или создать новый, а может, добавить к только что закрытому или вообще это просто шум. А, может, случился экосистемный сбой, и нужно оповестить большую часть из 500 наших продуктов.
В докладе мы расскажем, зачем мы решили автоматизировать группировку событий мониторинга, как мы внедряли изменение, что это нам дало и какими Open Source-решениями нам удалось достигнуть точности выше 80%.
Извлекает информацию из данных в разных контекстах: экспериментальная физика ядерных столкновений, финансовые временные ряды, люди и маркетинг, события в инфраструктуре MTC. PhD по физике, Университет Стони-Брук.
Бегает, гуляет пешком, слушает классический джаз, радуется от хорошей архитектуры, дизайна и живописи.
МТС Диджитал
МТС — мультисервисная цифровая экосистема и ведущий телеком-оператор в России.
Компания развивает сервисы и продукты в сфере больших данных, искусственного интеллекта, облачного хранения, медиа и финансов, телекоммуникаций. Штат IT-специалистов превышает 10 тыс. человек.
Руководитель экосистемной команды поддержки в МТС. Разрабатывает с коллегами инструменты и методики на базе ITIL, которые позволяют обеспечивать надежность для 500 продуктов МТС.
МТС Диджитал
МТС — мультисервисная цифровая экосистема и ведущий телеком-оператор в России.
Компания развивает сервисы и продукты в сфере больших данных, искусственного интеллекта, облачного хранения, медиа и финансов, телекоммуникаций. Штат IT-специалистов превышает 10 тыс. человек.
