نظام AegisFlow يقلص وقت إصلاح أعطال البيانات بنسبة 98 بالمئة
إطار عمل ذكاء اصطناعي جديد يكتشف ويصلح أعطال أنظمة البيانات تلقائياً لتقليل وقت انتظار المهندسين.
كثيراً ما تتعطل خطوط تدفق البيانات بسبب تغييرات في بنية المواقع أو اختلاف في تنسيقات الملفات، مما يضطر المهندسين لقضاء ساعات في إصلاحها. يقدم بحث جديد إطار عمل يسمى AegisFlow مصمم لأتمتة هذه العملية.
كيف يعمل النظام
يوفر AegisFlow حوالي 98 بالمئة من وقت المهندسين المخصص للطوارئ، مما يسمح بإعادة توجيهه نحو الابتكار.
على عكس أدوات المراقبة التقليدية التي تكتفي بإرسال التنبيهات، يتخذ AegisFlow إجراءات فعلية. يستخدم النظام وكيلاً للمراقبة لجمع بيانات التشغيل، ووكيل إصلاح يقوم بإنشاء واختبار ونشر حلول برمجية باستخدام نماذج اللغة الكبيرة.
يعتمد الإطار على تقنية تسمى Parallel Shadow Patching، حيث يختبر الحلول المقترحة في بيئة رقمية مطابقة للواقع لضمان كفاءتها قبل اعتمادها فعلياً.
النتائج
أظهرت التجارب تحسناً كبيراً في متوسط وقت الإصلاح، حيث انخفض من 170 دقيقة إلى 3.2 دقيقة فقط. نجح النظام في حل 92 بالمئة من الأخطاء التي تم اختبارها، بما في ذلك تغييرات تنسيق JSON واختلافات الترقيم.
هذه الأتمتة وفرت حوالي 98 بالمئة من الوقت الذي يقضيه المهندسون في إصلاح الأعطال الطارئة. ويمكن إضافة هذا النظام إلى البنية التحتية البرمجية الحالية بسهولة.
تخيل وجود مساعد رقمي يصحح الأخطاء البرمجية قبل أن تنهي قهوتك الصباحية. هل ستثق في ذكاء اصطناعي ليتولى صيانة بنيتك التحتية دون تدخل بشري؟
على الرغم من كفاءته، سجل النظام دقة أقل في التعامل مع حالات Shadow DOM المعقدة بنسبة نجاح بلغت 85 بالمئة. يظل هذا النظام إطار عمل تجريبياً يحتاج إلى دمج ضمن الأنظمة الحالية ليعمل بشكل فعال.
المصدر: arXiv cs.AI