Instana Assistant IA (version préliminaire publique)

Instana Fonctionnalités de l'assistant IA

L'assistant IA fait office de passerelle intelligente entre vous et votre environnement d' Instana, vous permettant ainsi de :

Interrogez les données d'observabilité de manière naturelle : posez des questions en langage courant plutôt que d'apprendre une syntaxe de requête complexe
Obtenez rapidement des informations pertinentes : recevez des réponses immédiates concernant votre infrastructure, vos applications et vos incidents
Analyser plusieurs sources de données : accéder aux informations relatives aux appels d'application, aux composants de l'infrastructure, ainsi qu'aux événements ou aux incidents via une interface unifiée
Visualisez les résultats en temps réel : consultez les résultats sous forme de tableaux ou téléchargez-les pour les analyser plus en détail

Principaux atouts de l'assistant IA « Instana »

Courbe d'apprentissage réduite : travaillez en langage naturel sans avoir à apprendre la syntaxe des requêtes d' Instana ni les détails de l' API
Accélérez le dépannage : obtenez des réponses diagnostiques en quelques secondes
Intelligence contextuelle : permettez à l'IA d'interpréter votre intention et d'appliquer automatiquement les filtres et les agrégations appropriés
Exploration flexible des données : passer d'une pile technologique à une autre

Technologies prises en charge

Vous pouvez interroger les technologies suivantes via l'assistant IA :

Performance des applications

Les appels d'application permettent d'analyser les communications entre services, la latence et le débit.

Composants d'infrastructure

DB2 base de données : surveiller les indicateurs de performance et l'état général de la base de données
Kubernetes pod : Surveiller les métriques au niveau du pod, l'utilisation des ressources et l'état
Kubernetes déploiement : surveiller l'état du déploiement, le nombre de répliques et l'état d'avancement du déploiement
IBM MQ file d'attente : analyser la profondeur de la file d'attente, les taux de traitement et les performances de messagerie
JVM Plateforme d'exécution : surveiller les métriques de la machine virtuelle d' Java, l'activité de collecte des déchets et l'utilisation de la mémoire

Evénements et incidents

Les incidents ou problèmes permettent d'enquêter sur les alertes, les incidents et leurs causes profondes.

Prérequis

Vous ne pouvez utiliser l'assistant IA « Instana » que si les conditions préalables suivantes sont remplies :

SaaS environnements

Pour les environnements « SaaS », Instana fournit des connexions AI par défaut. Aucune configuration supplémentaire n'est nécessaire pour utiliser cette fonctionnalité. Si nécessaire, vous pouvez configurer des passerelles distinctes pour votre propre environnement d'exécution. Pour plus d'informations, consultez la section « Configuration des connexions IA ».

Cette fonctionnalité utilise les indicateurs feature.instana.chat.enabled de fonctionnalité et feature.coordinator.ai.agent.enabled, qui sont activés (réglés sur true) par défaut.

Environnements auto-hébergés

Dans les environnements auto-hébergés, vous devez configurer les connexions IA pour pouvoir utiliser cette fonctionnalité. Pour plus d'informations, consultez la section « Configuration des connexions IA ».

feature.incident.ai.summarization.enabledDe plus, vous devez activer les indicateurs de fonctionnalité, feature.ai.gateway.enabled, et feature.coordinator.ai.agent.enabled (réglés sur true). Pour plus d'informations, consultez la section « Assistant IA avec indicateur facultatif d'hébergement autonome ».

Mise en route

Pour utiliser l'assistant IA, procédez comme suit :

Dans le menu de navigation de l'interface utilisateur d' Instana, sélectionnez « Événements ».
Cliquez sur l'icône IA pour ouvrir l'interface de discussion.

La fenêtre de discussion s'affiche. Vous pouvez saisir vos requêtes en langage naturel.

Utilisation de la bibliothèque « prompt »

L'assistant IA intègre une bibliothèque de requêtes prédéfinies pour vous aider à découvrir des modèles de requêtes efficaces.

Ouverture de la bibliothèque de messages :

Dans l'interface de chat de l'assistant IA, cliquez sur le bouton « Ouvrir la bibliothèque de prompts ».
Cliquez sur l'un des onglets suivants :
- Application : questions relatives aux performances de l'application et aux interventions techniques
- Infrastructure : requêtes concernant les composants et les ressources de l'infrastructure
- Événements : questions concernant les incidents, les alertes et les problèmes

Utilisation des invites prédéfinies :

Chaque invite de la bibliothèque est un modèle comportant des espaces réservés modifiables :

Sélectionnez une suggestion préremplie dans la bibliothèque.
Remplacez les variables ou les espaces réservés par vos propres valeurs, comme indiqué dans l'exemple suivant :
- nom-du-service (par exemple, « service-de-paiement »)
- plage de temps (par exemple, « les 30 dernières minutes », « les dernières 24 heures »)
- seuil métrique (par exemple, « temps de réponse > 500ms »)
- identifiant de ressource (par exemple, noms de pods, noms de déploiements)
Cliquez sur la flèche « Cliquer pour envoyer un message » pour lancer votre requête.

Exemple d'utilisation de la ligne de commande :

Modèle de consigne d'origine :

Show me all calls to [service_name] with errors in the [time_range]

Requête personnalisée :

Show me all calls to payment-service with errors in the last 2 hours

Comprendre le traitement des requêtes

Vous pouvez rédiger des requêtes efficaces en comprenant comment l'assistant IA traite vos requêtes.

Étape 1 : Comprendre le langage naturel

Lorsque vous soumettez une requête, l'assistant IA analyse votre saisie afin de :

Identification de la technologie : permet de déterminer la catégorie d'une requête, par exemple les appels d'application, les composants d'infrastructure ou les événements
Intention de l'extrait : comprend ce que vous souhaitez savoir (par exemple, lister des ressources, afficher des indicateurs ou rechercher des erreurs)
Reconnaissance des paramètres : identifie les plages horaires, les filtres, les seuils et autres contraintes

Exemple :

Requête : « Affiche-moi les pods d' Kubernetes s ayant enregistré une utilisation élevée du processeur au cours de la dernière heure »
Technologie identifiée : capsule « Kubernetes »
Objectif : répertorier les ressources à l'aide de filtres
Paramètres : indicateur CPU, seuil (haut) et plage horaire (1 heure)

Étape 2 : Génération d'une charge utile « API »

L'assistant IA traduit votre requête en langage naturel en un appel structuré à l' API :

Construit une requête API : génère la charge utile appropriée Instana API
Applique des filtres : ajoute des filtres par balise, des plages horaires et des seuils de métriques
Format de la réponse : précise comment les données sont agrégées et affichées (tableau, graphique, etc.)

Étape 3 : Affichage des données récupérées

La requête traitée est exécutée dans votre environnement Instana :

Récupère des données : extrait des informations depuis le site Instana API
Présentation des résultats : présente les données sous forme de tableau
Fournit du contexte : explique comment la requête est interprétée et indique si des hypothèses sont formulées

Architecture multi-agents

L'assistant IA utilise une architecture multi-agents pilotée par un agent coordinateur qui achemine intelligemment les requêtes vers des agents spécialisés en fonction de votre demande.

Fonctionnement du coordinateur :

L'agent coordinateur joue le rôle de coordinateur central de l'assistant IA :

Analyse de la requête : lorsque vous envoyez une requête, le coordinateur analyse votre saisie en langage naturel afin d'en comprendre l'intention et le contexte.
Sélection de l'agent : en fonction du type de requête, le coordinateur achemine votre demande vers l'agent spécialisé approprié (par exemple, l'agent « API » pour la récupération de données).
Coordination des réponses : le coordinateur gère les interactions entre les agents et veille à ce que vous receviez une réponse cohérente et bien structurée.

À l'heure actuelle, l'assistant IA utilise uniquement l'agent « API » pour interroger les données de « Instana », le coordinateur gérant quant à lui le flux global de l'interaction. Cette architecture permet une extension future afin de prendre en charge de nouveaux agents spécialisés à mesure que de nouvelles fonctionnalités seront mises en place.

Utilisation des résultats d'une requête

Une fois votre requête traitée, l'assistant IA vous fournit des résultats détaillés et interactifs.

Vue table de données: L'interface sous forme de tableau propose des colonnes triables, ce qui vous permet de cliquer sur les en-têtes de colonne pour organiser les données selon vos besoins. Il propose également du contenu défilable, ce qui facilite la navigation parmi les listes de résultats volumineuses. De plus, vous pouvez accéder à des informations détaillées, ce qui vous permet de consulter des indicateurs et des caractéristiques complets pour une analyse plus approfondie.
Exporter en CSV: L'option de téléchargement vous permet d'exporter les résultats d'une requête pour les analyser hors ligne. Elle fournit une exportation complète des données, comprenant toutes les colonnes et toutes les lignes renvoyées par la requête. Le fichier exporté est fourni dans un format compatible, ce qui permet de l'ouvrir dans Excel, Google Sheets ( Google ) ou d'autres outils d'analyse pour un examen plus approfondi.
Rechercher dans les résultats: La fonctionnalité de filtrage vous permet de repérer rapidement des entrées spécifiques au sein de vastes ensembles de résultats en affinant les données affichées. Il offre un filtrage en temps réel, actualisant les résultats instantanément au fur et à mesure que vous tapez, et prend en charge la recherche insensible à la casse, garantissant ainsi que les résultats correspondants s'affichent quelle que soit la casse des caractères.
Visualisation des données: Les résultats sont présentés sous forme de tableau, ce qui vous permet d'analyser et de comprendre efficacement vos données d'observabilité. La vue sous forme de tableau propose des colonnes triables et un contenu défilable pour faciliter la navigation dans les ensembles de résultats volumineux, tout en permettant d'accéder à des indicateurs et attributs détaillés pour une analyse approfondie.

Comprendre l'interprétation des requêtes :

L'assistant IA vous explique clairement comment il a traité votre requête. Le panneau d'interprétation fournit un résumé de l'interprétation, expliquant comment l'IA a compris votre requête. Il précise également les hypothèses retenues, telles que les valeurs par défaut qui ont été automatiquement appliquées (par exemple, une plage horaire fixée par défaut à 30 minutes). De plus, il détaille les filtres appliqués, en répertoriant tous les filtres et toutes les contraintes inclus dans l'appel « API » sous-jacent.

Exemple :

Query: "Show me slow database calls"
Interpretation:
- Technology: Application Calls
- Filter: Database calls only
- Threshold: Response time > 1000ms (default)
- Time range: Last 30 minutes (default)

Informations sur les grands modèles linguistiques (LLM)

L'assistant IA utilise le modèle de langage à grande échelle (LLM) suivant pour le traitement des requêtes :

Modèle : openai/gpt-oss-120b
Fournisseur : IBM watsonx.ai
Fonctionnalités : compréhension du langage naturel, reconnaissance des intentions et génération de contenu « API »

Le processus de traitement par IA commence par la réception de votre requête, puis par l'interprétation de l'entrée en langage naturel afin de comprendre la demande. Il analyse ensuite le contexte, en identifiant les concepts liés à l'observabilité et la terminologie spécifique à l' Instana, afin de déterminer avec précision l'intention. En s'appuyant sur cette compréhension, le système génère une sortie structurée en créant les appels nécessaires à l'interface de programmation ( API ) avec les filtres et les paramètres appropriés. Enfin, il fournit des explications, garantissant ainsi la transparence quant à la manière dont la requête a été interprétée et traduite en actions concrètes.

Meilleures pratiques

Rédiger des requêtes efficaces :

Précisez bien les plages horaires
- Bien : « Montre-moi les erreurs survenues au cours des deux dernières heures »
- Moins efficace : « Affiche-moi les erreurs récentes »
Ajouter les filtres pertinents
- Bon : « Répertorier les pods d' Kubernetes s dans l'espace de noms de production présentant une consommation de mémoire élevée »
- Moins efficace : « Montre-moi les cosses »
Précisez les seuils le cas échéant
- Bon : « Rechercher les appels d'application dont le temps de réponse est supérieur à 500ms »
- Moins efficace : « Montre-moi les appels lents »
Indiquez clairement les noms des technologies
- Bon : « Montre-moi la profondeur de file d'attente d' IBM MQ s pour la file d'attente des commandes »
- Moins efficace : « Afficher les informations sur la file d'attente »

Affinement de la requête :

Vous pouvez commencer par lancer une requête générale afin d'avoir un premier aperçu des données disponibles. En fonction des résultats, vous pouvez ensuite affiner votre recherche à l'aide de filtres supplémentaires afin d'en restreindre la portée et de vous concentrer sur des détails précis. Pour les requêtes plus complexes, vous pouvez également utiliser la bibliothèque de prompts comme point de départ, en vous appuyant sur des exemples prédéfinis pour vous guider dans la création de requêtes plus avancées.

Tirer parti des valeurs par défaut :

L'assistant IA applique des valeurs par défaut pertinentes lorsque des informations manquent :

Intervalle de temps : 30 minutes (sauf indication contraire)
Seuils : valeurs standard du secteur pour « haut », « bas », « lent », etc
Tri : les éléments les plus pertinents ou les plus récents en premier

Vous pouvez remplacer ces valeurs par défaut en indiquant vos préférences dans la requête.

Limites et considérations

Statut « Aperçu public » :

Dans le cadre de cette préversion publique, l'assistant IA peut parfois afficher des résultats inexacts lorsqu'il traite des requêtes complexes; il fait par ailleurs l'objet de modifications et d'améliorations continues en fonction des commentaires des utilisateurs. Par ailleurs, il ne prend pas encore en charge toutes les fonctionnalités et tous les types de données d' Instana, mais une prise en charge plus étendue est prévue à terme.

Portée de la requête :

Cette fonctionnalité n'est actuellement disponible que dans les environnements SaaS et n'est pas prise en charge pour les déploiements sur site d' Instana. Ses fonctionnalités se limitent aux technologies spécifiques décrites dans le présent document, et toutes les requêtes sont soumises aux politiques de conservation des données en vigueur chez Instana, qui déterminent la quantité de données historiques auxquelles vous pouvez accéder.

Performances :

Les requêtes complexes peuvent nécessiter un temps de traitement plus long, et lorsqu'une requête renvoie un volume important de données, le système les affiche par pages plutôt que toutes en même temps. Par ailleurs, les données en temps réel peuvent présenter de légers décalages avant d'apparaître dans les résultats.

Traitement des incidents

L'assistant IA ne comprend pas ma requête

Essayez de reformuler votre phrase en utilisant la terminologie de la bibliothèque de suggestions.
Précisez davantage la technologie et la période concernées.

Les résultats ne correspondent pas aux attentes

Consultez la section « Interprétation de la requête » pour voir comment l'IA a compris votre demande.
Ajoutez des filtres ou des contraintes plus précis.

Aucun résultat renvoyé

Vérifiez que la plage horaire couvre bien la période qui vous intéresse.
Vérifiez que les ressources indiquées existent bien dans votre environnement.
Élargissez vos critères de recherche.

L'interface de chat n'est pas visible

Assurez-vous que vous vous trouvez bien dans la section « Événements » de l'interface utilisateur d' Instana.
Vérifiez que la fonctionnalité de synthèse par l'IA des incidents est activée.
Vérifiez que vous utilisez un déploiement de type « SaaS ».

Le format brut de l'appel de fonction apparaît dans la réponse

Symptôme : les réponses affichent les appels d'outils bruts au format [TOOL_CALLS]instana_nl_to_api{"query": "show me closed incidents from the last 5 days", "technology": "events"}

Cause : ce problème est survenu lors de l'utilisation du modèle LLM Mistral. Ce problème ne se produisait pas systématiquement et a été résolu.

Solution : Si le problème persiste, passez à un autre LLM via la configuration de votre passerelle LLM. Pour plus d'informations sur cette passerelle, consultez la section « Configuration des connexions IA ».

Commentaires en retour et support

Comme il s'agit d'une fonctionnalité en préversion publique, les commentaires des utilisateurs sont particulièrement précieux. Nous vous invitons à signaler tout problème ou comportement inattendu via vos canaux d'assistance habituels d' IBM, à partager vos suggestions d'améliorations ou de nouvelles fonctionnalités, et à fournir des exemples de requêtes qui n'ont pas donné les résultats escomptés.

Documentation connexe

Récapitulatif

L'assistant IA « Instana » révolutionne votre façon de travailler avec les données d'observabilité : il simplifie l'accès aux données grâce à des requêtes en langage naturel, accélère le dépannage en fournissant des informations immédiates et exploitables, réduit la complexité opérationnelle en gérant automatiquement les appels à l' API e et le formatage des données, et améliore la productivité grâce à des invites prédéfinies et des résultats interactifs. Commencez dès aujourd'hui à explorer votre environnement « Instana » et découvrez toute la puissance de l'IA conversationnelle.