Платформа Smart Monitor с с инструментами ИИ-мониторинга
Компания VolgaBlob обновила платформу Smart Monitor, предназначенную для аналитики, ИТ-мониторинга и построения SOC/SIEM. В релизе 6.1 акцент сделан на модули для работы с ИИ-инфраструктурой, значительные обновления получило и ядро платформы.
Одно из ключевых изменений релиза – потоковый коррелятор в Core, базовом модуле платформы. Ранее здесь использовалась ретроспективная корреляция, основанная на анализе накопленных исторических данных. Теперь оба подхода объединены: в интерфейсе появилась отдельная вкладка с правилами, позволяющими обрабатывать данные в момент их поступления.
Потоковый коррелятор поддерживает полный цикл активных действий: создание инцидентов, запись в базу данных, работу с активными списками. Как отмечают в компании, сочетание исторической и потоковой корреляции в рамках единой платформы – редкость на рынке, появление этой возможности в Smart Monitor существенно расширило сценарии применения системы.
По мере того активного развертывания ИИ-моделей на локальных мощностях растет потребность в специализированных инструментах контроля. Однако обычный инфраструктурный мониторинг не учитывает специфику ИИ: он не отслеживает использование GPU-памяти, стоимость запроса, трассировки ИИ-агентов, доступность ИИ-сервисов. Новая версия Smart Monitor закрывает этот пробел.
В состав платформы вошел новый модуль AI Observability, который собирает телеметрию ИИ-контура из нескольких источников, нормализует ее в единый набор данных и предоставляет готовый коробочный контент. Он обеспечивает мониторинг ИИ-инфраструктуры: отслеживает состояние GPU, прокси- и инференс-серверов, контролирует производительность, доступность ресурсов, потребление токенов. В результате бизнес может видеть состояние, расходы и производительность инфраструктуры в едином окне и выявлять причины сбоев и перерасхода раньше, чем они скажутся на пользователях и бюджете.
Собранные данные также используются в работе модуля AI Security, предназначенного для обнаружения угроз, связанных с ИИ-инструментами организации. Он анализирует действия локальных ИИ-агентов, запросы и ответы LLM, снимки конфигураций разрешений, регистрируя инциденты безопасности на их основе. В обновленной версии модуля добавлены новые правила безопасности, согласованные с конфигурациями сбора данных и разработанные в соответствии со стандартом OWASP Top 10 для AI. Правила охватывают сценарии компрометации ИИ-инфраструктуры, выявление угроз и инъекций, позволяя выстроить комплексную защиту корпоративных ИИ-систем.
В новой версии также появился специальный фреймворк «ML-студия», предназначенный для задач машинного обучения. Он реализован непосредственно внутри платформы и позволяет использовать готовую модель прогнозирования. Благодаря этому аналитики и инженеры теперь могут решать ML-задачи непосредственно в Smart Monitor. В наличии библиотека дефолтных алгоритмов с возможностью добавления собственных.
Модуль поведенческой аналитики (UBA) получил новый оркестратор задач, через который теперь проходят все расчеты политик профилирования и обработка объектов. Ключевое техническое улучшение – переход на кластерную обработку: каждая нода берет объекты из очереди и обрабатывает их параллельно, что обеспечивает значительный прирост скорости. В интерфейсе появилось управление задачами: их можно останавливать, перезапускать или точечно запускать упавшие задачи.
Модуль МАЯК, предназначенный для мониторинга сразу на нескольких уровнях (инфраструктура, сервисы, приложения) и позволяющий автоматически находить первопричины сбоев, получил Maintenance Mode – режим обслуживания. Если раньше объекты инфраструктуры, на которых проводились плановые технические работы, могли создавать ложные тревоги, то теперь их можно перевести в режим обслуживания, разово или с указанием временного интервала. Пока окно обслуживания активно, объекты не учитываются в модели здоровья, а в интерфейсе метрик отображается бейдж «технический перерыв».
Инцидент-менеджер получил поддержку политик SLA. Теперь для инцидентов можно настраивать правила по рабочим процессам и статусам: время до назначения ответственного, время взятия в работу, время полного решения. При этом счетчик не сбрасывается при смене статуса – система сохраняет информацию о том, насколько заблаговременно был выполнен SLA.
В планировщике задач внедрено распределение запусков по времени: система анализирует расписание всех актуальных заданий и предлагает оптимизацию. Это устраняет проблему одновременного старта сотен задач и пиковых нагрузок. Добавлен график нагрузки по запускам за сутки, введена многоуровневая система статусов ошибок — с отдельными индикациями ошибок поискового запроса и активного действия.