AWS 為 OpenSearch Service 帶來生成式 AI 功能
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Amazon Web Services(AWS)今日宣布,已為 Amazon OpenSearch 服務加入生成式人工智慧(AI)功能,進一步簡化 IT 事件管理。
OpenSearch 是在 AWS 雲端環境中廣泛用於排除 IT 事件問題的工具,而這次新增的生成式 AI 功能,是透過整合 Amazon Q Developer 提供。Amazon Q Developer 是一套可自動化多種軟體工程任務的 AI 智能代理工具組。
AWS 搜尋服務總經理 Mukul Karnik 表示,DevOps 與平台工程團隊現在可以使用自然語言查詢的方式,快速產出 IT 事件摘要,包括可能的根本原因列表。

這項功能的核心目標,是減少團隊在雲端環境中必須透過查詢語言或視覺化工具,來識別異常模式與問題根因所耗費的時間與壓力。
一旦發現問題的根本原因,IT 團隊也可以使用 Amazon Q Developer 所產出的結果建立更詳盡的視覺化資料。例如,DevOps 團隊能建立依據地區、資料中心或端點等維度來分類錯誤的視覺化圖表。
此外,Amazon Q Developer 還能協助儀表板設定,透過推薦異常偵測的參數組態,讓 DevOps 團隊能主動處理各種已知的潛在問題。
Karnik 也指出,從長遠來看,AWS 計劃進一步利用生成式 AI,針對雲端環境提出最佳化建議,並運用大型語言模型(LLM)所具備的推理能力,自動處理更多複雜任務。
此次 Amazon Q Developer 與 OpenSearch 的整合,是 AWS 繼運用生成式 AI 分析 Amazon CloudWatch 收集的日誌資料後的又一項重大進展。Karnik 表示,這些 AI 能力合起來,象徵著 AWS 正在朝著自動化處理雲端管理中大量人工作業的方向邁進。
在軟體開發日益仰賴 AI 工具的時代,IT 運維團隊的負擔正快速增加,因此這些 AI 功能的引進顯得格外關鍵。
儘管 DevOps 團隊導入 AI 工具的速度尚不明確,但根據 Futurum Research 的一項調查,有 41% 的受訪者表示,他們預期會使用生成式 AI 工具與平台來產生、審查及測試程式碼,另有 39% 計劃利用以機器學習演算法為基礎的 AI 模型,還有超過三分之一(35%)打算將 AI 及其他自動化技術應用於 IT 運維。
嚴格來說,問題並不在於 DevOps 團隊會不會採用 AI,而是在於「採用的程度」。畢竟,DevOps 的首要任務,是確保應用程式環境穩定,以利持續更新。如果 AI 代理在出錯後無法輕易回滾變更,這樣的改動自然不會被接受。
但反過來說,DevOps 團隊當前所需應付的人工程序也已變得難以負荷。現在最大的挑戰與機會,是如何建立對 AI 的信任,讓它能以人類易於理解、也能接受的方式協助解決問題。