Наблюдаемость как фундамент для AI: итоги встречи экспертов Dynatrace в Астане

Казахстан сегодня уверенно входит в число цифровых стран-лидеров. В электронном формате предоставляются более 90% госуслуг, значительная часть которых — через мобильные приложения. В рейтинге Online Services Index страна занимает 8-е место из 193 государств, опережая по доступности государственных онлайн-услуг Китай, Германию и Австралию.

Однако у таких успехов есть и обратная сторона: ожидания пользователей заметно выросли. Если раньше пользователей интересовало, есть ли услуга в цифровом формате, то сегодня — насколько стабильно, быстро и безопасно она работает. В банковском секторе продуктовые линейки игроков рынка во многом схожи, поэтому из-за сбоев в мобильном приложении клиент может уйти к конкуренту. В государственном секторе альтернативы нет: гражданин не может воспользоваться сервисами другого государства и при сбое остается без необходимой услуги. Поэтому цена сбоя в сфере госуслуг значительно выше.

Снизить риск сбоев помогают платформы APM (Application Performance Monitoring) и наблюдаемости (observability) на базе искусственного интеллекта, такие как Dynatrace. Система автоматически отслеживает работу приложений и инфраструктуры, сама находит первопричину инцидента и позволяет устранить проблему раньше, чем её заметят пользователи.

Именно об этом 29 сентября поговорили эксперты на отраслевой встрече «От классического мониторинга к AI-аналитике и предиктивному анализу». Мероприятие прошло в рамках AI WEEK — недели событий в области искусственного интеллекта, входящей в программу в программу международного технологического форума AI & Digital Bridge 2026. Мы собрали в одном материале главные тезисы выступлений.

AI выявил организационную проблему

Мероприятие открыл Паули Кярккяйнен, региональный директор по продажам Dynatrace и председатель Observability Forum Finland. Центральный тезис его выступления: искусственный интеллект не создал технологическую проблему, а обнажил организационную.

«Если описать вектор развития наблюдаемости, то в его основе лежат данные. Метрики, логи, топология — это огромный массив исходной информации, и задача платформы — связать его с командами внутри компании. Наблюдаемость сводит технические и бизнес-данные в общий контекст, чтобы все команды видели одну и ту же картину. Когда данные корректны, остальное становится делом техники», — отметил Паули Кярккяйнен.

Спикер обратил внимание на ограничения традиционной модели мониторинга: как правило, два десятка команд внутри одной компании используют одно и то же решение, но каждая — по-своему. Без единой схемы проекты обрастают избыточной сложностью, и именно поэтому сегодня так активно развивается платформенная инженерия.

«Если команды не могут интерпретировать данные, которые видят в своих инструментах мониторинга, то и искусственный интеллект не сможет понять, что они означают», — подчеркнул он.

По мнению эксперта, ключевой вопрос для наблюдаемости сегодня — как проверить, что AI отвечает корректно. Но сначала организации нужно определиться с целями и договориться, какой результат считать правильным. Для этого командам нужно действовать согласованно и опираться на единое хранилище данных.

AI под контролем

Тему продолжил Януш Дабровский, ведущий инженер по продуктам Dynatrace. Он рассказал, как AI в Dynatrace помогает анализировать данные, искать первопричины, а также строить прогнозы и давать рекомендации по управлению IT- и бизнес-процессами: «AI-систем становится все больше, и они все сильнее влияют на бизнес. Но остается вопрос: насколько они надежны и насколько организация может им доверять».

Эксперт выделил несколько ключевых рисков: непредсказуемое качество ответов и галлюцинации, угрозы безопасности вроде утечки персональных данных, а также неконтролируемые затраты. AI-приложение может совершать лишние итерации и впустую расходовать дорогие токены, а без наблюдаемости затраты растут нелинейно.

Модуль Dynatrace AI Observability отслеживает все уровни AI-стека: от влияния на бизнес и пользовательского опыта до оркестрации, агентов и моделей. Платформа в реальном времени показывает расход токенов и затраты, ведет сквозную трассировку от промпта до ответа, пригодную для аудита, и выступает «судьей», оценивая каждый ответ.

Работу Dynatrace AI Observability спикер показал на примере AI-агента, которому поручили найти маршрут из Токио в Детройт и оформить заказ на перевозку. Агент распределял задачи между агентами маршрутов, рисков, стоимости и продаж, работающими в трех разных облаках. В Dynatrace была видна вся цепочка: какой агент к кому обращался, сколько токенов израсходовано и какой компонент дает основную задержку.

Безопасность как часть мониторинга

Отдельно на мероприятии говорили о безопасности приложений. Дмитрий Нетребин, представитель Performance Expert, рассказал о модуле Application Security (AppSec), который подключается к Dynatrace дополнительно, по желанию заказчика.

Модуль AppSec работает на тех же агентах OneAgent, которые собирают данные о работе приложений и инфраструктуры, — дополнительные компоненты не нужны. Базы уязвимостей обновляются автоматически, а проверка идет непрерывно, прямо в работающем приложении. В этом отличие от классического сканирования, которое требует технологического окна и может привести к деградации сервиса. Оценку критичности CVSS уточняет искусственный интеллект Davis AI: он учитывает, доступен ли уязвимый компонент из интернета и есть ли у него доступ к базам данных. Так реальные риски отделяются от теоретических. Кроме того, модуль обнаруживает попытки атак, например SQL-инъекции, может их блокировать и показывает весь путь атаки: от IP-адреса и точки входа до уязвимой функции и данных.

«Dynatrace обнаруживает атаки в реальном времени и может их блокировать. Это очень важная функция: с ее помощью можно остановить атаку до того, как злоумышленник доберется до данных. Блокировку нужно настраивать аккуратно, чтобы не создавать лишних ограничений, и для этого выделяется отдельная роль специалиста по безопасности», — прокомментировал эксперт.

О работе с модулем рассказал Артур Садуов, представитель Gamma Technologies, имеющий опыт реализации проектов в области защиты информации. В качестве примера он привел пилотный проект у одного из заказчиков. Там доступ пользователей к сети был организован по всем правилам: многофакторная аутентификация, разграничение прав доступа и шифрование канала с помощью VPN. Шифрование надежно защищало передаваемые данные от перехвата.

Однако, по словам спикера, на практике остаются риски другого рода. Пользователь может намеренно изменить запросы к информационной системе прямо в браузере: получить данные, к которым у него не должно быть доступа, или передать в систему некорректные данные.

«Dynatrace позволяет на стороне агента отследить, какие данные были переданы, в какой момент и с какого IP-адреса, что существенно упрощает расследование киберинцидентов. Платформа не заменяет, а дополняет традиционные средства защиты. Особенно ценно, что вся информация доступна в контексте конкретного приложения, через единое окно», — отметил Артур Садуов.

15 минут вместо нескольких часов

О том, как наблюдаемость развивается на казахстанском рынке, рассказал Кирилл Кашляев, представитель Performance Expert. За пять лет компания поработала примерно с двумя десятками организаций из финансового сектора, телекома и госсектора. Сегодня пять организаций проходят пилотные проекты с Dynatrace, еще восемь используют платформу в повседневной нагрузке.

По словам спикера, клиенты приходили с похожими проблемами: десятки разрозненных систем, огромный поток метрик и логов без ответа на вопрос, что именно «сломалось», и риск при любых изменениях.

Главным эффектом внедрения Dynatrace эксперт назвал сокращение среднего времени выявления и локализации инцидента: «Раньше квалифицированные специалисты часами „тушили пожар“, читая логи, теперь благодаря автоматическому определению первопричины на это уходит около 15 минут. Правильная наблюдаемость — уже не игрушка для IT-компаний, как это, наверное, воспринималось в начале нашего пути, а реальная необходимость. Особенно для такого передового цифрового государства, как Казахстан», — подчеркнул спикер.

Для госсектора, по его словам, наблюдаемость — это прежде всего доверие граждан и фундамент для искусственного интеллекта. Сначала нужно выстроить стабильную и наблюдаемую инфраструктуру и только потом запускать умные сервисы. Среди уроков, вынесенных за пять лет, эксперт также назвал необходимость общего языка между бизнесом и IT и напомнил, что за каждым сбоем стоит человек.

Что востребовано на казахстанском рынке

После выступлений состоялась панельная дискуссия. Отвечая на вопрос о самых востребованных возможностях Dynatrace, Паули Кярккяйнен отметил, что рынок по-прежнему выбирает базовые функции: топологию Smartscape (автоматически построенную в реальном времени карту зависимостей между приложениями, сервисами и инфраструктурой), распределенную трассировку и способность AI выявлять аномалии с оценкой их влияния на бизнес.

Януш Дабровский назвал отрасли, которые активнее всего переходят к наблюдаемости: телеком, банки и государство. «Для банка цифровой канал — первая и главная точка контакта с клиентами», — пояснил эксперт. Он добавил, что Dynatrace можно подключить и к собственным AI-агентам компаний: данные передаются через открытые стандарты OpenTelemetry и OpenLLMetry.

Игорь Хомков, представитель Performance Expert, отметил, что казахстанский рынок не отстает от мирового: «Банки в Казахстане конкурируют друг с другом не набором сервисов, а их качеством». Среди особенностей рынка эксперт назвал настороженное отношение компаний к хранению данных в облаке, поэтому особенно востребована возможность развернуть Dynatrace в собственной инфраструктуре.

Артур Садуов добавил, что данные наблюдаемости помогают отделить реальную угрозу от информационного шума: уязвимость может быть некритичной, если компонент не используется, а просто остался в системе.

От теории к практике

В завершение мероприятия Дмитрий Нетребин провел тренинг «От настройки мониторинга к проактивному управлению IT». Участники увидели, как объединять в Dynatrace данные из разных источников и строить дашборды, а также как AI находит первопричину сбоя и помогает перейти от обнаружения инцидентов к их прогнозированию.

По итогам тренинга участники получили сертификаты.

Более подробная информация о продукте Dynatrace доступна по ссылкам Dynatrace.com и Expert-apm.kz.