Оглавление

Google Cloud представила публичную предварительную версию Gemini Cloud Assist Investigations — инструмента на основе искусственного интеллекта для автоматической диагностики проблем в рабочих нагрузках Apache Spark. Решение доступно для Dataproc на Compute Engine и Serverless для Apache Spark, сообщает Google Cloud Blog.

Проблема отладки распределенных систем

Отладка распределенных систем вроде Apache Spark традиционно требует экспертных знаний и времени. Инженерам приходится анализировать логи драйверов и исполнителей, метрики Spark UI, конфигурационные файлы и инфраструктурные дашборды — часто вручную собирая пазл из разрозненных данных.

Новый инструмент обещает автоматизировать этот процесс: Gemini Cloud Assist анализирует метрики, логи и конфигурации в различных сервисах Google Cloud, предоставляя готовый анализ первопричин и рекомендации по исправлению.

Интерфейс анализа узких мест производительности в Gemini Cloud Assist для Apache Spark

Для кого предназначен инструмент

  • Инженеры данных: Быстрое решение сложных сбоев заданий через приоритизированные списки проблем
  • Data scientists и ML-инженеры: Решение проблем производительности без глубокого знания внутреннего устройства Spark
  • SRE: Определение — код или инфраструктура виноваты в сбое
  • Архитекторы и менеджеры: Повышение эффективности команд и надежности платформы

Типичные сценарии использования

Медленные задания с узкими местами производительности

Когда задание выполняется успешно, но слишком долго, традиционный анализ требует ручного поиска «отстающих» задач в Spark UI и анализа метрик на предмет нехватки памяти или перекоса данных.

С Gemini: Один клик на «Investigate» — и ИИ автоматически анализирует метрики производительности, предоставляя готовую сводку узких мест.

Тихие инфраструктурные сбои

Когда кластер с GPU неожиданно падает без очевидных ошибок в логах приложения, ручное расследование требует проверки Cloud Audit Logs и мониторинговых дашбордов на предмет проблем платформы.

С Gemini: Межсервисный анализ обнаруживает истинные причины вроде исчерпанных квот ресурсов.

Инструмент выглядит многообещающе для рутинных кейсов, где причина проблемы уже зашита в типовые шаблоны логов и метрик. Однако скептицизм сохраняется: настоящие проблемы в рабочей среде часто требуют нетривиального мышления, которое пока недоступно ИИ. Это скорее продвинутый сопоставитель шаблонов, чем заменяющий старшего инженера эксперт. Интересно посмотреть, как он справится с кастомными конфигурациями или особыми случаями, где документация молчит.

Gemini Cloud Assist уже доступен через Google Cloud console, прямой API и другие интерфейсы. Для многих команд это может стать первым шагом к автоматизации операционной работы с большими данными.