Die Bereiche künstliche Intelligenz und maschinelles Verlassen machen dank ihrer unglaublichen Fähigkeiten und Anwendungsfälle in quick allen Branchen rasante Fortschritte. Mit der zunehmenden Beliebtheit und Integration von KI in verschiedene Bereiche gehen auch damit verbundene Probleme und Einschränkungen einher. Die Ursachenanalyse (RCA) ist eine Methode zur Ermittlung der Grundursachen von Problemen, um die besten Lösungen dafür zu finden. Es hilft bei der Identifizierung der zugrunde liegenden Gründe für Vorfälle oder Fehler in einem Modell. In Bereichen wie IT-Betrieb, Telekommunikation und insbesondere im Bereich KI führt die erhöhte Komplexität des Modells häufig zu Ereignissen, die die Zuverlässigkeit und Effektivität von Produktionssystemen verringern. Mit Hilfe von RCA sucht die Methode nach mehreren Faktoren und stellt deren ursächliche Zusammenhänge her, um Erklärungen für diese Fälle zu liefern.
Kürzlich hat ein Forscherteam von Salesforce AI PyRCA eingeführt, eine Open-Supply-Python-Bibliothek für maschinelles Lernen, die für die Ursachenanalyse (RCA) im Bereich der künstlichen Intelligenz für den IT-Betrieb (AIOps) entwickelt wurde. PyRCA bietet ein umfassendes Framework, das es Benutzern ermöglicht, selbstständig komplexe kausale Zusammenhänge zwischen Metriken und Vorfallursachen zu finden. Die Bibliothek bietet sowohl Diagrammerstellungs- als auch Bewertungsvorgänge mit einer einheitlichen Schnittstelle, die eine Vielzahl weit verbreiteter RCA-Modelle unterstützt und gleichzeitig eine optimierte Methode für die schnelle Modellerstellung, -prüfung und -bereitstellung bietet.
Diese ganzheitliche Python-Bibliothek für die Ursachenanalyse bietet ein Finish-to-Finish-Framework, das das Laden von Daten, die Erkennung von Kausaldiagrammen, die Lokalisierung von Ursachen und die Visualisierung von RCA-Ergebnissen umfasst. Es unterstützt mehrere Modelle zum Erstellen von Diagrammen und zur Bewertung von Grundursachen und hilft Benutzern, schnell relevante Daten zu laden und die kausalen Zusammenhänge zwischen verschiedenen Systemkomponenten zu identifizieren. PyRCA verfügt über ein GUI-Dashboard, das interaktives RCA vereinfacht und so eine optimierte Benutzererfahrung bietet und sich besser an reale Bedingungen anpasst. Die Level-and-Click on-Oberfläche der GUI wurde intuitiv gestaltet und das Dashboard ermöglicht es Benutzern, mit der Bibliothek zu interagieren und ihr Expertenwissen in den RCA-Prozess einzubringen.
Mit PyRCA können Ingenieure und Forscher jetzt einfach die Ergebnisse analysieren, die kausalen Zusammenhänge visualisieren und mithilfe des GUI-Dashboards durch den RCA-Prozess navigieren. Einige der vom Workforce geteilten Hauptmerkmale von PyRCA sind wie folgt:
- PyRCA wurde entwickelt, um ein standardisiertes und äußerst anpassungsfähiges Framework zum Laden von Metrikdaten mit dem beliebten pandas.DataFrame-Format und zum Benchmarking verschiedener RCA-Modelle bereitzustellen.
- Über eine einzige Schnittstelle bietet PyRCA Zugriff auf eine Vielzahl von Modellen, um sowohl kausale Netzwerke zu entdecken als auch zugrunde liegende Ursachen zu lokalisieren. Benutzer haben außerdem die Möglichkeit, jedes Modell vollständig an ihre individuellen Anforderungen anzupassen, mit Modellen wie GES, PC, Random Stroll und Hypothesentests.
- Durch die Einbindung von vom Benutzer bereitgestelltem Domänenwissen können die in der Bibliothek angebotenen RCA-Modelle gestärkt werden, wodurch sie im Umgang mit verrauschten metrischen Daten widerstandsfähiger werden.
- Durch die Implementierung einer einzelnen Klasse, die von der RCA-Basisklasse geerbt wird, können Entwickler schnell neue RCA-Modelle zu PyRCA hinzufügen.
- Das PyRCA-Paket bietet ein Visualisierungstool, mit dem Benutzer mehrere Modelle vergleichen, RCA-Ergebnisse überprüfen und Domänenwissen schnell einbeziehen können, ohne dass Code erforderlich ist.
Das Workforce hat die Architektur und die wichtigsten Funktionalitäten von PyRCA im technischen Bericht ausführlich erläutert. Es bietet einen Überblick über das Design der Bibliothek und ihre Kernfunktionen.
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Tanya Malhotra studiert im letzten Jahr an der College of Petroleum & Power Research in Dehradun und studiert BTech in Informatik mit Spezialisierung auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen.
Sie ist eine Knowledge-Science-Enthusiastin mit gutem analytischem und kritischem Denken sowie einem großen Interesse daran, sich neue Fähigkeiten anzueignen, Gruppen zu leiten und die Arbeit organisiert zu verwalten.
