“LLM for SRE“の世界探索 - ゆううきブログ
ChatGPTが登場した当初、対話や要約、翻訳、コード生成などの典型的な言語タスクができても、SREやAIOpsの研究開発にはあまり関係ないのではないかと正直思っていた。AIOpsでは典型的にはいわゆるObservabilityデータ（メトリクス、ログ、トレースなど）が入力となるため、自然言語ではなく数値のデータを解析することが求められる。自然言語のタスクを研究対象としていなかったため、AIOpsとChatGPTに強い関係性は見いだせなかった*1。 しかし、自分で大規模言語モデル（Large Language Model: LLM）を日常的に使用したり、表題にあるようにSREのためのLLM（LLM for SRE, LLM4SRE）に関する論文を読むうちに、LLMのテキスト生成器としての性質よりもその優れた推論機械としての性質に注目するようになった。特にSREの障害診断は、人間の専門家が推
SRE Practices in Organizations
Infra Study 2nd #7「SREと組織」の登壇資料です。 https://forkwell.connpass.com/event/228038/
SREって何？ これまでのシステム運用やDevOpsとは何が違うの？
近年、何かと話題に上がるSRE（Site Reliability Engineering）。しかし、「自分たちのチーム・組織に関係する話なのかよく分からない」「具体的に何をやればいいの？」といった感想を持つ方は多いのではないでしょうか。本連載では、そういった方に向けて、自社でSREチームの立ち上げを行った筆者が、SREの考え方 をご紹介します。また、連載の後半では、SREをいち早く取り入れた企業に導入背景などもインタビュー形式でお伝えする予定です。第一回となる本記事では、「SREって何？」「SREをやりたいが、どこからはじめればよいのか分からない」 方に向けて、SREの概観をご紹介します。 はじめに はじめまして。株式会社スタディスト SREチームの@katsuhisa__です。 スタディストでは、システム運用に関わる全般的な業務にはじまり、モニタリングやログ収集基盤の整備などを担当してい
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
SREへの機械学習適用に関するサーベイ / A Survey for Cases of Applying Machine Learning to SRE
