Dynatrace Davis

Dynatrace 2026: Davis Гипермодальный ИИ и обзор топологии Smartscape

К 2026 году архитектура Dynatrace Davis перешла на гипермодальную платформу, объединяющую причинно-следственный ИИ для детерминированной диагностики, прогностический ИИ для прогнозирования и генеративный ИИ для оркестрации на естественном языке 📑. Движок работает нативно поверх Grail озеро данных, обеспечивающего возможность схемы по запросу (schema-on-read), что устраняет необходимость ручной индексации данных или предварительного управления метриками с высокой кардинальностью 📑.

Причинно-следственный ИИ и логика зависимостей Smartscape

Техническое ядро Davis — это способность анализировать топологию Smartscape, карту реального времени вертикальных и горизонтальных зависимостей всей среды. Это позволяет движку отличать причинные триггеры от вторичных симптомов 🧠.

• Точность зависимостей: В отличие от вероятностных моделей, Davis использует реальные пути взаимодействия процессов, фиксируемые OneAgent, для валидации распространения сбоев 📑.
• Операционный сценарий (Причинно-следственный RCA): Входные данные: Обнаружение аномалии в задержке сервиса + скачок нагрузки на CPU хоста + обновление топологии Smartscape → Процесс: Davis анализирует граф, выявляя недавнее автоматизированное canary-развёртывание как первопричину, помечая 50 вторичных оповещений как симптомы → Выходные данные: Единый тикет «Проблема», идентифицирующий конкретную версию контейнерного образа и ID развёртывания, вызвавшего регрессию 📑.

⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍

Grail озеро данных и гипермодальная логика

Архитектура Grail обеспечивает гипермодальный переход, предоставляя единый слой хранения для трассировок, логов и метрик без изолированных хранилищ. Это позволяет Davis выполнять «кросс-контекстный» анализ на больших объёмах данных в масштабе 📑.

• Прогностическое управление ресурсами: Davis анализирует сезонные тренды и темпы потребления ресурсов для прогнозирования потенциальных сбоев 📑.
• Операционный сценарий (Прогностическое масштабирование): Входные данные: Метрики использования дисков за 30 дней + темп роста приложения + метаданные предстоящего сезонного события → Процесс: Прогностический ИИ рассчитывает точку исчерпания ресурсов (T-minus 48 часов), а слой оркестрации проверяет доступные квоты облака → Выходные данные: Автоматическое расширение тома хранилища или проактивное оповещение ведущему SRE с рекомендацией увеличить квоту 📑.
• Davis CoPilot: Выступает в роли генеративного интерфейса для бэкенда Grail, преобразуя естественный язык в специализированный DQL (Dynatrace Query Language) для быстрого криминалистического анализа 📑.

Рекомендации по оценке для архитекторов платформы и ведущих SRE

Архитекторам следует оценить затраты на ингестию данных в Grail с учётом высокоточного хранения по сравнению с традиционными методами многоуровневой выборки. Командам SRE необходимо проверить надёжность самоисцеляющих runbook-сценариев оркестратора в непроизводственных средах для формирования доверия к гипермодальной логике ⌛. Убедитесь, что уровень конфиденциальности «Davis CoPilot» соответствует внутренним требованиям к маскировке данных при просмотре логов 🌑.