Как команда AWS обнаруживает сбои в содержимом панелей управления с помощью Amazon Bedrock

В современном бизнесе аналитика и визуализация данных играют ключевую роль. Однако, даже при наличии систем мониторинга инфраструктуры, могут возникать скрытые сбои в содержимом панелей управления, которые не фиксируются стандартными средствами. Эти сбои могут проявляться в виде пустых, устаревших или некорректных данных, что негативно влияет на принятие решений.

AWS создала решение, использующее возможности Amazon Bedrock и крупные языковые модели (LLMs), для автоматической проверки сотен панелей в реальном времени. Эта система осуществляет визуальный анализ и сравнение данных, а также проверку числовых значений, что позволяет обнаруживать ошибки, незаметные для инфраструктурных мониторингов.

Решение включает пять этапов, начиная с регистрации и планирования проверки, сбора скриншотов, анализа с помощью AI, маршрутизации оповещений и хранения результатов. В процессе используются серверлесс сервисы AWS, что обеспечивает масштабируемость и экономическую эффективность.

Особое внимание уделяется снижению количества ложных срабатываний и разделению задач визуальной проверки и числовой валидации, что повышает точность и доверие к системе. В течение месяца работы система обнаружила более 800 случаев ошибок, что подтверждает её эффективность.

Дальнейшие планы включают расширение функциональности за счет межпанельных сравнений и автоматических рекомендаций по исправлению ошибок, а также внедрение предиктивной аналитики для предупреждения проблем.

Данное решение демонстрирует, как современные AI-инструменты могут повысить качество и надежность бизнес-аналитики, сокращая время обнаружения ошибок с нескольких дней до часа.