Netflix développe un graphe de connaissances opérationnelles qui relie les applications, les incidents, les déploiements, les alertes et les dépendances de l’infrastructure. Selon l’entreprise, les ingénieurs peuvent consacrer environ quatre heures à l’enquête sur une régression classique d’application, souvent parce qu’ils doivent reconstituer les liens entre différents systèmes. Le graphe fournit aux enquêteurs humains et aux agents d’IA un modèle partagé de ces relations et alimente AutoRCA, le système interne de Netflix pour l’analyse des causes profondes. Netflix affirme vouloir générer des explications classées par pertinence et étayées par des preuves ; les personnes conserveront le pouvoir d’approuver les correctifs proposés.
Pourquoi c'est important
Pour les ingénieurs de Netflix, le fait de relier les indices opérationnels dans un même modèle pourrait réduire le travail d’enquête manuel, même si l’entreprise n’a pas précisé combien de temps le système permet actuellement de gagner.
