AWS 為 OpenSearch Service 帶來生成式 AI 功能

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。