Dynatrace и Performance Expert, мастер-партнер Dynatrace в Казахстане, провели в Астане отраслевую встречу, главной темой которой стал переход от классического мониторинга к AI-аналитике и предиктивному анализу. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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.
Материал агрегирован из первоисточника:
Profit.kz — тег «Искусственный интеллект»
Читать полностью в Profit.kz — тег «Искусственный интеллект»Материал собран из открытых источников. Если размещение затрагивает ваши права → Удалить информацию
Наблюдаемость как фундамент для AI: итоги встречи экспертов Dynatrace в Астане
Dynatrace и Performance Expert, мастер-партнер Dynatrace в Казахстане, провели в Астане отраслевую встречу, главной темой которой стал переход от классического мониторинга к AI-аналитике и предиктивному анализу.
Кратко от AI: Главные тезисы
- Dynatrace и Performance Expert, мастер-партнер Dynatrace в Казахстане, провели в Астане отраслевую встречу, главной темой которой стал переход от классического мониторинга к AI-аналитике и предиктивному анализу.
.jpg&w=3840&q=75)
Похожие материалы
Человек, изменивший мир искусственного интеллекта, едет в Казахстан
23 октября Астана впервые примет Дженсена Хуанга, основателя и генерального директора NVIDIA. Его визит интересен не только масштабом компании. Хуанг предлагает новое понимание мировой экономики, в которой искусственный интеллект становится производительной силой, вычислительные…
Halyk соберет в Алматы 500 специалистов в области IT и искусственного интеллекта
Halyk соберет в Алматы 500 специалистов в области IT и искусственного интеллекта TengriNews
ENA visit to Samsung’s massive new semiconductor hub
_____________ THE PLACE Pyeongtaek, South Korea Generative AI models run on powerful chips known as GPUs, which depend on stacks of specialized memory chips packaged with the processor. To meet growing demand for memory, Samsung is building a massive new semiconductor…
В Костанае определили победителей Qostanai AI Industry Hackathon 2026
Участники представили проекты на основе искусственного интеллекта, направленные на решение практических задач в промышленности и сфере образования.



