home.social

#aiops — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #aiops, aggregated by home.social.

  1. How can enterprise IT buyers choose among the plethora of AI automation tools now on the market from major vendors? Can they trust AI agent-driven infrastructure automation yet? Should they?

    Steven Dickens, CEO and principal analyst at HyperFrame Research, offers his answers to these questions and more from the show floor at #DellTechWorld.

    In today’s episode, we’ll cover…

    · #Dell vs #AI infrastructure competitors: size matters

    · The rollout of Dell Automation Platform

    · The agentic #AIOps dilemma for IT organizations

    And more!

    Check it out here: youtu.be/ZfbiNMlfCO0

  2. Как я Zabbix с LLM дружил в свободное время. Архитектурный обзор взаимодействия с нейросетью. Часть 3 HLD и немного LLD

    Это третья статья из цикла о том, как я пытался сделать алерты Zabbix в домашней лаборатории чуть умнее, прикрутив к ним локальную LLM и не получить на выходе архитектурного монстра Франкенштейна. В первой части мы разобрались с постановкой задачи и ТЗ, затем выбрали себе фаворита из локальных LLM, теперь же займемся скучным занятием- проектированием. В этой статье рассмотрим составление HLD и почему это должен делать человек, а что уже можно отдать нейросети в помощь. В процессе написания материал разросся до неимоверных размеров, поэтому пришлось поделить его аж на четыре части. Впереди осталась самая интересная заключительная часть с тем, что получилось на выходе. Ее планирую подготовить за 2-3 недели, т.к. это просто хобби. Часть 1: Вводная и формирование ТЗ Часть 2: Выбор локальной LLM Часть 3: Формирование HLD и немного LLD -> вы здесь Часть 4: Что из этого вышло

    habr.com/ru/articles/1037466/

    #zabbix #llm #aiops #мониторинг #алерты #автоматизация #itинфраструктура #hld #lld #c4

  3. Как я Zabbix с LLM дружил в свободное время. Архитектурный обзор взаимодействия с нейросетью. Часть 3 HLD и немного LLD

    Это третья статья из цикла о том, как я пытался сделать алерты Zabbix в домашней лаборатории чуть умнее, прикрутив к ним локальную LLM и не получить на выходе архитектурного монстра Франкенштейна. В первой части мы разобрались с постановкой задачи и ТЗ, затем выбрали себе фаворита из локальных LLM, теперь же займемся скучным занятием- проектированием. В этой статье рассмотрим составление HLD и почему это должен делать человек, а что уже можно отдать нейросети в помощь. В процессе написания материал разросся до неимоверных размеров, поэтому пришлось поделить его аж на четыре части. Впереди осталась самая интересная заключительная часть с тем, что получилось на выходе. Ее планирую подготовить за 2-3 недели, т.к. это просто хобби. Часть 1: Вводная и формирование ТЗ Часть 2: Выбор локальной LLM Часть 3: Формирование HLD и немного LLD -> вы здесь Часть 4: Что из этого вышло

    habr.com/ru/articles/1037466/

    #zabbix #llm #aiops #мониторинг #алерты #автоматизация #itинфраструктура #hld #lld #c4

  4. Как я Zabbix с LLM дружил в свободное время. Архитектурный обзор взаимодействия с нейросетью. Часть 3 HLD и немного LLD

    Это третья статья из цикла о том, как я пытался сделать алерты Zabbix в домашней лаборатории чуть умнее, прикрутив к ним локальную LLM и не получить на выходе архитектурного монстра Франкенштейна. В первой части мы разобрались с постановкой задачи и ТЗ, затем выбрали себе фаворита из локальных LLM, теперь же займемся скучным занятием- проектированием. В этой статье рассмотрим составление HLD и почему это должен делать человек, а что уже можно отдать нейросети в помощь. В процессе написания материал разросся до неимоверных размеров, поэтому пришлось поделить его аж на четыре части. Впереди осталась самая интересная заключительная часть с тем, что получилось на выходе. Ее планирую подготовить за 2-3 недели, т.к. это просто хобби. Часть 1: Вводная и формирование ТЗ Часть 2: Выбор локальной LLM Часть 3: Формирование HLD и немного LLD -> вы здесь Часть 4: Что из этого вышло

    habr.com/ru/articles/1037466/

    #zabbix #llm #aiops #мониторинг #алерты #автоматизация #itинфраструктура #hld #lld #c4

  5. Как я Zabbix с LLM дружил в свободное время. Архитектурный обзор взаимодействия с нейросетью. Часть 3 HLD и немного LLD

    Это третья статья из цикла о том, как я пытался сделать алерты Zabbix в домашней лаборатории чуть умнее, прикрутив к ним локальную LLM и не получить на выходе архитектурного монстра Франкенштейна. В первой части мы разобрались с постановкой задачи и ТЗ, затем выбрали себе фаворита из локальных LLM, теперь же займемся скучным занятием- проектированием. В этой статье рассмотрим составление HLD и почему это должен делать человек, а что уже можно отдать нейросети в помощь. В процессе написания материал разросся до неимоверных размеров, поэтому пришлось поделить его аж на четыре части. Впереди осталась самая интересная заключительная часть с тем, что получилось на выходе. Ее планирую подготовить за 2-3 недели, т.к. это просто хобби. Часть 1: Вводная и формирование ТЗ Часть 2: Выбор локальной LLM Часть 3: Формирование HLD и немного LLD -> вы здесь Часть 4: Что из этого вышло

    habr.com/ru/articles/1037466/

    #zabbix #llm #aiops #мониторинг #алерты #автоматизация #itинфраструктура #hld #lld #c4

  6. 🛠️ Tendencias SysAdmin

    El rol del administrador de sistemas ha mutado. Las claves hoy son:

    🏗️ Platform Engineering: Menos tickets, más portales de autoservicio para devs.

    🤖 AIOps: IA que predice fallos y automatiza la respuesta ante incidentes.

    🛡️ Ciberseguridad Preventiva: Zero Trust como norma y defensa proactiva con IA.

    🌐 Edge & Hybrid Cloud: Gestionar infraestructura distribuida es el nuevo estándar.

    #SysAdmin #DevOps #CloudNative #AIOps #PlatformEngineering #CyberSecurity #TechTrends

  7. Как я Zabbix с LLM дружил в свободное время. Архитектурный обзор взаимодействия с нейросетью. Часть 2 «Выбор модели»

    Это вторая статья из цикла о том, как я пытался сделать алерты Zabbix в домашней лаборатории чуть умнее, прикрутив к ним локальную LLM и не получить на выходе архитектурного монстра Франкенштейна. В первой части мы разобрались с постановкой задачи и ТЗ, теперь же пришло время выбрать саму модель. В этой части мы формируем критерии к LLM (отдельно от общего ТЗ), сравниваем небольшие open-weight модели для self-hosted сценария и делаем выбор одной из моделей. В процессе написания материал разросся до неимоверных размеров, поэтому пришлось поделить его аж на четыре части. Ссылки буду добавлять по мере выпуска (примерно раз в одну-две недели). Часть 1: Вводная и формирование ТЗ Часть 2: Выбор локальной LLM -> вы здесь Часть 3: Формирование HLD и немного LLD Часть 4: Что из этого вышло

    habr.com/ru/articles/1033798/

    #zabbix #llm #aiops #мониторинг #алерты #itинфраструктура #rca

  8. Как я Zabbix с LLM дружил в свободное время. Архитектурный обзор взаимодействия с нейросетью. Часть 2 «Выбор модели»

    Это вторая статья из цикла о том, как я пытался сделать алерты Zabbix в домашней лаборатории чуть умнее, прикрутив к ним локальную LLM и не получить на выходе архитектурного монстра Франкенштейна. В первой части мы разобрались с постановкой задачи и ТЗ, теперь же пришло время выбрать саму модель. В этой части мы формируем критерии к LLM (отдельно от общего ТЗ), сравниваем небольшие open-weight модели для self-hosted сценария и делаем выбор одной из моделей. В процессе написания материал разросся до неимоверных размеров, поэтому пришлось поделить его аж на четыре части. Ссылки буду добавлять по мере выпуска (примерно раз в одну-две недели). Часть 1: Вводная и формирование ТЗ Часть 2: Выбор локальной LLM -> вы здесь Часть 3: Формирование HLD и немного LLD Часть 4: Что из этого вышло

    habr.com/ru/articles/1033798/

    #zabbix #llm #aiops #мониторинг #алерты #itинфраструктура #rca

  9. Как я Zabbix с LLM дружил в свободное время. Архитектурный обзор взаимодействия с нейросетью. Часть 2 «Выбор модели»

    Это вторая статья из цикла о том, как я пытался сделать алерты Zabbix в домашней лаборатории чуть умнее, прикрутив к ним локальную LLM и не получить на выходе архитектурного монстра Франкенштейна. В первой части мы разобрались с постановкой задачи и ТЗ, теперь же пришло время выбрать саму модель. В этой части мы формируем критерии к LLM (отдельно от общего ТЗ), сравниваем небольшие open-weight модели для self-hosted сценария и делаем выбор одной из моделей. В процессе написания материал разросся до неимоверных размеров, поэтому пришлось поделить его аж на четыре части. Ссылки буду добавлять по мере выпуска (примерно раз в одну-две недели). Часть 1: Вводная и формирование ТЗ Часть 2: Выбор локальной LLM -> вы здесь Часть 3: Формирование HLD и немного LLD Часть 4: Что из этого вышло

    habr.com/ru/articles/1033798/

    #zabbix #llm #aiops #мониторинг #алерты #itинфраструктура #rca

  10. Как я Zabbix с LLM дружил в свободное время. Архитектурный обзор взаимодействия с нейросетью. Часть 2 «Выбор модели»

    Это вторая статья из цикла о том, как я пытался сделать алерты Zabbix в домашней лаборатории чуть умнее, прикрутив к ним локальную LLM и не получить на выходе архитектурного монстра Франкенштейна. В первой части мы разобрались с постановкой задачи и ТЗ, теперь же пришло время выбрать саму модель. В этой части мы формируем критерии к LLM (отдельно от общего ТЗ), сравниваем небольшие open-weight модели для self-hosted сценария и делаем выбор одной из моделей. В процессе написания материал разросся до неимоверных размеров, поэтому пришлось поделить его аж на четыре части. Ссылки буду добавлять по мере выпуска (примерно раз в одну-две недели). Часть 1: Вводная и формирование ТЗ Часть 2: Выбор локальной LLM -> вы здесь Часть 3: Формирование HLD и немного LLD Часть 4: Что из этого вышло

    habr.com/ru/articles/1033798/

    #zabbix #llm #aiops #мониторинг #алерты #itинфраструктура #rca

  11. Good morning Atlanta! #RedHat has a boatload of news this morning at #RHSummit. Kelsey Sung and I give you the overview on key themes, including private #AI, sovereign AI, infrastructure automation, #agentic #AIOps and more!

    youtube.com/watch?v=cEtYizRTC78

  12. Good morning Atlanta! #RedHat has a boatload of news this morning at #RHSummit. Kelsey Sung and I give you the overview on key themes, including private #AI, sovereign AI, infrastructure automation, #agentic #AIOps and more!

    youtube.com/watch?v=cEtYizRTC78

  13. Good morning Atlanta! has a boatload of news this morning at . Kelsey Sung and I give you the overview on key themes, including private , sovereign AI, infrastructure automation, and more!

    youtube.com/watch?v=cEtYizRTC78

  14. Good morning Atlanta! #RedHat has a boatload of news this morning at #RHSummit. Kelsey Sung and I give you the overview on key themes, including private #AI, sovereign AI, infrastructure automation, #agentic #AIOps and more!

    youtube.com/watch?v=cEtYizRTC78

  15. Good morning Atlanta! #RedHat has a boatload of news this morning at #RHSummit. Kelsey Sung and I give you the overview on key themes, including private #AI, sovereign AI, infrastructure automation, #agentic #AIOps and more!

    youtube.com/watch?v=cEtYizRTC78

  16. "IBM is recognizing that they needed to start bringing those products more closely together, so customers could get better benefits ... In the end, Concert [will] be the glue that brings it all together."
    Jason Andersen

    Check out my writeup of today's #IBMThink news:

    techtarget.com/searchitoperati

    #IBM #hashicorp #AI #AIOps

  17. "IBM is recognizing that they needed to start bringing those products more closely together, so customers could get better benefits ... In the end, Concert [will] be the glue that brings it all together."
    Jason Andersen

    Check out my writeup of today's #IBMThink news:

    techtarget.com/searchitoperati

    #IBM #hashicorp #AI #AIOps

  18. "IBM is recognizing that they needed to start bringing those products more closely together, so customers could get better benefits ... In the end, Concert [will] be the glue that brings it all together."
    Jason Andersen

    Check out my writeup of today's news:

    techtarget.com/searchitoperati

  19. "IBM is recognizing that they needed to start bringing those products more closely together, so customers could get better benefits ... In the end, Concert [will] be the glue that brings it all together."
    Jason Andersen

    Check out my writeup of today's #IBMThink news:

    techtarget.com/searchitoperati

    #IBM #hashicorp #AI #AIOps

  20. "IBM is recognizing that they needed to start bringing those products more closely together, so customers could get better benefits ... In the end, Concert [will] be the glue that brings it all together."
    Jason Andersen

    Check out my writeup of today's #IBMThink news:

    techtarget.com/searchitoperati

    #IBM #hashicorp #AI #AIOps

  21. Good morning from Boston! Jason Andersen and I break down the top news for #DevOps and #platformengineers at #IBMThink this week, including the general availability of the #IBM Bob #AI coding tool, a long-awaited tie-in with HashiCorp for #AIOps now in public preview and updates to the #Watsonx Orchestrate AI agent platform.

    youtube.com/watch?v=mmSwFbMWWu

  22. Good morning from Boston! Jason Andersen and I break down the top news for #DevOps and #platformengineers at #IBMThink this week, including the general availability of the #IBM Bob #AI coding tool, a long-awaited tie-in with HashiCorp for #AIOps now in public preview and updates to the #Watsonx Orchestrate AI agent platform.

    youtube.com/watch?v=mmSwFbMWWu

  23. Good morning from Boston! Jason Andersen and I break down the top news for and at this week, including the general availability of the Bob coding tool, a long-awaited tie-in with HashiCorp for now in public preview and updates to the Orchestrate AI agent platform.

    youtube.com/watch?v=mmSwFbMWWu

  24. Good morning from Boston! Jason Andersen and I break down the top news for #DevOps and #platformengineers at #IBMThink this week, including the general availability of the #IBM Bob #AI coding tool, a long-awaited tie-in with HashiCorp for #AIOps now in public preview and updates to the #Watsonx Orchestrate AI agent platform.

    youtube.com/watch?v=mmSwFbMWWu

  25. Good morning from Boston! Jason Andersen and I break down the top news for #DevOps and #platformengineers at #IBMThink this week, including the general availability of the #IBM Bob #AI coding tool, a long-awaited tie-in with HashiCorp for #AIOps now in public preview and updates to the #Watsonx Orchestrate AI agent platform.

    youtube.com/watch?v=mmSwFbMWWu

  26. Как я Zabbix с LLM дружил в свободное время. Архитектурный обзор взаимодействия с нейросетью. Часть 1 «При чем тут ТЗ»

    Это первая статья из цикла о том, как я пытался сделать алерты Zabbix в домашней лаборатории чуть умнее, прикрутив к ним локальную LLM и не получить на выходе архитектурного монстра Франкенштейна. В теории хотелось простого: система принимает события мониторинга, понимает их контекст, не дергает лишний раз по пустякам и подсказывает, куда смотреть в первую очередь. Но на практике необходимо начинать не с модели, не с кода и даже не с Docker Compose, а с нормального ТЗ. В процессе написания материал разросся до неимоверных размеров, поэтому пришлось поделить его аж на четыре части. Ссылки буду добавлять по мере выпуска (примерно раз в одну-две недели). Часть 1: Вводная и формирование ТЗ -> вы здесь Часть 2: Выбор локальной LLM Часть 3: Формирование HLD и немного LLD Часть 4: Что из этого вышло

    habr.com/ru/articles/1031140/

    #zabbix #llm #aiops #мониторинг #алерты #тз #itинфраструктура #rca

  27. Как я Zabbix с LLM дружил в свободное время. Архитектурный обзор взаимодействия с нейросетью. Часть 1 «При чем тут ТЗ»

    Это первая статья из цикла о том, как я пытался сделать алерты Zabbix в домашней лаборатории чуть умнее, прикрутив к ним локальную LLM и не получить на выходе архитектурного монстра Франкенштейна. В теории хотелось простого: система принимает события мониторинга, понимает их контекст, не дергает лишний раз по пустякам и подсказывает, куда смотреть в первую очередь. Но на практике необходимо начинать не с модели, не с кода и даже не с Docker Compose, а с нормального ТЗ. В процессе написания материал разросся до неимоверных размеров, поэтому пришлось поделить его аж на четыре части. Ссылки буду добавлять по мере выпуска (примерно раз в одну-две недели). Часть 1: Вводная и формирование ТЗ -> вы здесь Часть 2: Выбор локальной LLM Часть 3: Формирование HLD и немного LLD Часть 4: Что из этого вышло

    habr.com/ru/articles/1031140/

    #zabbix #llm #aiops #мониторинг #алерты #тз #itинфраструктура #rca

  28. Как я Zabbix с LLM дружил в свободное время. Архитектурный обзор взаимодействия с нейросетью. Часть 1 «При чем тут ТЗ»

    Это первая статья из цикла о том, как я пытался сделать алерты Zabbix в домашней лаборатории чуть умнее, прикрутив к ним локальную LLM и не получить на выходе архитектурного монстра Франкенштейна. В теории хотелось простого: система принимает события мониторинга, понимает их контекст, не дергает лишний раз по пустякам и подсказывает, куда смотреть в первую очередь. Но на практике необходимо начинать не с модели, не с кода и даже не с Docker Compose, а с нормального ТЗ. В процессе написания материал разросся до неимоверных размеров, поэтому пришлось поделить его аж на четыре части. Ссылки буду добавлять по мере выпуска (примерно раз в одну-две недели). Часть 1: Вводная и формирование ТЗ -> вы здесь Часть 2: Выбор локальной LLM Часть 3: Формирование HLD и немного LLD Часть 4: Что из этого вышло

    habr.com/ru/articles/1031140/

    #zabbix #llm #aiops #мониторинг #алерты #тз #itинфраструктура #rca

  29. Как я Zabbix с LLM дружил в свободное время. Архитектурный обзор взаимодействия с нейросетью. Часть 1 «При чем тут ТЗ»

    Это первая статья из цикла о том, как я пытался сделать алерты Zabbix в домашней лаборатории чуть умнее, прикрутив к ним локальную LLM и не получить на выходе архитектурного монстра Франкенштейна. В теории хотелось простого: система принимает события мониторинга, понимает их контекст, не дергает лишний раз по пустякам и подсказывает, куда смотреть в первую очередь. Но на практике необходимо начинать не с модели, не с кода и даже не с Docker Compose, а с нормального ТЗ. В процессе написания материал разросся до неимоверных размеров, поэтому пришлось поделить его аж на четыре части. Ссылки буду добавлять по мере выпуска (примерно раз в одну-две недели). Часть 1: Вводная и формирование ТЗ -> вы здесь Часть 2: Выбор локальной LLM Часть 3: Формирование HLD и немного LLD Часть 4: Что из этого вышло

    habr.com/ru/articles/1031140/

    #zabbix #llm #aiops #мониторинг #алерты #тз #itинфраструктура #rca

  30. A lot of teams are being told to “use AI in ops” right now. The harder part is figuring out *where it actually helps* day to day without adding risk, noise, or another thing to babysit.

    If you’re curious (or skeptical 👀) about AI in ops, join Robin Tatam and Jason St-Cyr as they share their thoughts on where AI can realistically fit into infrastructure operations today. No magic, just using good tools to do better.

    👉 puppet.com/resources/events/we

  31. A lot of teams are being told to “use AI in ops” right now. The harder part is figuring out *where it actually helps* day to day without adding risk, noise, or another thing to babysit.

    If you’re curious (or skeptical 👀) about AI in ops, join Robin Tatam and Jason St-Cyr as they share their thoughts on where AI can realistically fit into infrastructure operations today. No magic, just using good tools to do better.

    👉 puppet.com/resources/events/we

    #Puppet #InfrastructureAsCode #AIOps

  32. A lot of teams are being told to “use AI in ops” right now. The harder part is figuring out *where it actually helps* day to day without adding risk, noise, or another thing to babysit.

    If you’re curious (or skeptical 👀) about AI in ops, join Robin Tatam and Jason St-Cyr as they share their thoughts on where AI can realistically fit into infrastructure operations today. No magic, just using good tools to do better.

    👉 puppet.com/resources/events/we

    #Puppet #InfrastructureAsCode #AIOps

  33. A lot of teams are being told to “use AI in ops” right now. The harder part is figuring out *where it actually helps* day to day without adding risk, noise, or another thing to babysit.

    If you’re curious (or skeptical 👀) about AI in ops, join Robin Tatam and Jason St-Cyr as they share their thoughts on where AI can realistically fit into infrastructure operations today. No magic, just using good tools to do better.

    👉 puppet.com/resources/events/we

    #Puppet #InfrastructureAsCode #AIOps

  34. A lot of teams are being told to “use AI in ops” right now. The harder part is figuring out *where it actually helps* day to day without adding risk, noise, or another thing to babysit.

    If you’re curious (or skeptical 👀) about AI in ops, join Robin Tatam and Jason St-Cyr as they share their thoughts on where AI can realistically fit into infrastructure operations today. No magic, just using good tools to do better.

    👉 puppet.com/resources/events/we

    #Puppet #InfrastructureAsCode #AIOps

  35. 🤖 Mastering AI Shell – @[email protected] (#PSConfEU 2025) #AI Shell brings an AI assistant directly into your CLI: ⚡ Generate & fix commands instantly ⚡ Use Azure OpenAI & Copilot ⚡ Explore the future of #AIOps 🎟️ Join us at #PSConfEU2026psconf.eu

    - YouTube

  36. 🤖 Mastering AI Shell – @[email protected] (#PSConfEU 2025) #AI Shell brings an AI assistant directly into your CLI: ⚡ Generate & fix commands instantly ⚡ Use Azure OpenAI & Copilot ⚡ Explore the future of #AIOps 🎟️ Join us at #PSConfEU2026psconf.eu

    - YouTube

  37. 🤖 Mastering AI Shell – @[email protected] (#PSConfEU 2025) #AI Shell brings an AI assistant directly into your CLI: ⚡ Generate & fix commands instantly ⚡ Use Azure OpenAI & Copilot ⚡ Explore the future of #AIOps 🎟️ Join us at #PSConfEU2026psconf.eu

    - YouTube

  38. 🤖 Mastering AI Shell – @[email protected] (#PSConfEU 2025) #AI Shell brings an AI assistant directly into your CLI: ⚡ Generate & fix commands instantly ⚡ Use Azure OpenAI & Copilot ⚡ Explore the future of #AIOps 🎟️ Join us at #PSConfEU2026psconf.eu

    - YouTube

  39. 🤖 Mastering AI Shell – @[email protected] (#PSConfEU 2025) #AI Shell brings an AI assistant directly into your CLI: ⚡ Generate & fix commands instantly ⚡ Use Azure OpenAI & Copilot ⚡ Explore the future of #AIOps 🎟️ Join us at #PSConfEU2026psconf.eu

    - YouTube

  40. New post up on Pack IT Forwarding about why AIOps fatigue is real, what "deterministic root cause" actually means in plain English, and the questions you should be asking before you buy the next shiny thing.

    #NFD40 #AIOps #NetworkEngineering

    packitforwarding.com/index.php

  41. New post up on Pack IT Forwarding about why AIOps fatigue is real, what "deterministic root cause" actually means in plain English, and the questions you should be asking before you buy the next shiny thing.

    #NFD40 #AIOps #NetworkEngineering

    packitforwarding.com/index.php

  42. New post up on Pack IT Forwarding about why AIOps fatigue is real, what "deterministic root cause" actually means in plain English, and the questions you should be asking before you buy the next shiny thing.

    #NFD40 #AIOps #NetworkEngineering

    packitforwarding.com/index.php

  43. AI-ready ITSM: платформа или коробка – и почему это главный вопрос 2026 года

    Ещё три года назад ИИ в ITSM представлялся как просто чат-бот на входе, который пытается угадать категорию тикета. Сегодня уже другой разговор: ведущие платформы встраивают AI не как надстройку над тикет-системой, а как архитектурный слой, который участвует в маршрутизации, предсказывает инциденты до их возникновения, автономно закрывает типовые обращения и генерирует постмортемы. Рынок уже видит пользу — по данным Forrester , компании, внедрившие предиктивные ITSM-практики, восстанавливаются после инцидентов вдвое быстрее тех, кто полагается на ручную обработку.

    habr.com/ru/articles/1024216/

    #ITSM #GenAI #Agentic_AI #LLM #RAG #Enterprise_AI #AIOps #Service_Desk #Automation #Onpremise

  44. AI-ready ITSM: платформа или коробка – и почему это главный вопрос 2026 года

    Ещё три года назад ИИ в ITSM представлялся как просто чат-бот на входе, который пытается угадать категорию тикета. Сегодня уже другой разговор: ведущие платформы встраивают AI не как надстройку над тикет-системой, а как архитектурный слой, который участвует в маршрутизации, предсказывает инциденты до их возникновения, автономно закрывает типовые обращения и генерирует постмортемы. Рынок уже видит пользу — по данным Forrester , компании, внедрившие предиктивные ITSM-практики, восстанавливаются после инцидентов вдвое быстрее тех, кто полагается на ручную обработку.

    habr.com/ru/articles/1024216/

    #ITSM #GenAI #Agentic_AI #LLM #RAG #Enterprise_AI #AIOps #Service_Desk #Automation #Onpremise

  45. AI-ready ITSM: платформа или коробка – и почему это главный вопрос 2026 года

    Ещё три года назад ИИ в ITSM представлялся как просто чат-бот на входе, который пытается угадать категорию тикета. Сегодня уже другой разговор: ведущие платформы встраивают AI не как надстройку над тикет-системой, а как архитектурный слой, который участвует в маршрутизации, предсказывает инциденты до их возникновения, автономно закрывает типовые обращения и генерирует постмортемы. Рынок уже видит пользу — по данным Forrester , компании, внедрившие предиктивные ITSM-практики, восстанавливаются после инцидентов вдвое быстрее тех, кто полагается на ручную обработку.

    habr.com/ru/articles/1024216/

    #ITSM #GenAI #Agentic_AI #LLM #RAG #Enterprise_AI #AIOps #Service_Desk #Automation #Onpremise

  46. AI-ready ITSM: платформа или коробка – и почему это главный вопрос 2026 года

    Ещё три года назад ИИ в ITSM представлялся как просто чат-бот на входе, который пытается угадать категорию тикета. Сегодня уже другой разговор: ведущие платформы встраивают AI не как надстройку над тикет-системой, а как архитектурный слой, который участвует в маршрутизации, предсказывает инциденты до их возникновения, автономно закрывает типовые обращения и генерирует постмортемы. Рынок уже видит пользу — по данным Forrester , компании, внедрившие предиктивные ITSM-практики, восстанавливаются после инцидентов вдвое быстрее тех, кто полагается на ручную обработку.

    habr.com/ru/articles/1024216/

    #ITSM #GenAI #Agentic_AI #LLM #RAG #Enterprise_AI #AIOps #Service_Desk #Automation #Onpremise

  47. AIOps reduces noise ⚙️
    Not work.

    → Fewer alerts
    ≠ Less responsibility

    AIOps improves signal detection.
    But engineers still make decisions and execute.

    📊 Better signals
    🔗 Faster insights
    ⚠️ Same accountability

    Impacts NOC, SRE, and MSP teams managing uptime-critical systems.

    ≠ Tools define performance
    → Team capacity does 📈

    𝐇𝐀𝐋𝐄𝐗𝐎 𝐏𝐎𝐕:
    Technology supports teams
    → Not replaces them

    ▸ Swipe to see what this means.

    #AIOps #MSP #Observability #ITMonitoring

  48. Are you looking at how you can bring your Copilot and Puppet development together to build more of your infrastructure as code in an agent-assisted flow? Jason St-Cyr put together a blog tutorial showing his experience generating a Puppet module using GitHub Copilot, Visual Studio Code, and the latest Puppet MCP release!

    puppet.com/blog/ai-assisted-pu

  49. Are you looking at how you can bring your Copilot and Puppet development together to build more of your infrastructure as code in an agent-assisted flow? Jason St-Cyr put together a blog tutorial showing his experience generating a Puppet module using GitHub Copilot, Visual Studio Code, and the latest Puppet MCP release!

    puppet.com/blog/ai-assisted-pu

    #Puppet #AI #Copilot #AIOps

  50. Are you looking at how you can bring your Copilot and Puppet development together to build more of your infrastructure as code in an agent-assisted flow? Jason St-Cyr put together a blog tutorial showing his experience generating a Puppet module using GitHub Copilot, Visual Studio Code, and the latest Puppet MCP release!

    puppet.com/blog/ai-assisted-pu

    #Puppet #AI #Copilot #AIOps