إكسبيديا تبني منصة عمليات ذكاء اصطناعي بسير عمل حتمي وليس وكلاء ذكاء اصطناعي

قدمت مجموعة إكسبيديا منصة (STAR) لتحليل تيليمتري الخدمات، وهي منصة للمراقبة مدعومة بالذكاء الاصطناعي تساعد المهندسين في التحقيق في حوادث الإنتاج من خلال تحليل بيانات تيليمتري الخدمات وتوليد تقييمات منظمة للأسباب الجذرية. يتبع النظام سير عمل حتمي بدلاً من استخدام وكلاء ذكاء اصطناعي مستقلين: فهو يجمع بيانات التليمتري، ويجري التحليل باستخدام مطالبات خاصة بالمجال، ويجمع النتائج، وينتج تقريرًا يتضمن الأسباب الجذرية المحتملة والخطوات التالية المقترحة. تم تنفيذ STAR كتطبيق FastAPI مدمج مع Datadog للمقاييس وبوابة ذكاء اصطناعي توليدية داخلية للوصول إلى نماذج اللغة الكبيرة (LLM). يستخدم تسلسل المطالبات لتنفيذ تحليلات متخصصة متعددة قبل إنشاء تشخيص موحد. تركز المنصة على تيليمتري البنية التحتية الموحدة من الخدمات القائمة على Kubernetes وتطبيقات Java Virtual Machine (JVM)، بما في ذلك مقاييس مثل إنتاجية الطلبات، وزمن الوصول، ومعدلات الخطأ، واستخدام وحدة المعالجة المركزية/الذاكرة، وإعادة تشغيل الحاويات، واستخدام كومة الذاكرة المؤقتة في Java. استبدلت إكسبيديا مهام الخلفية في FastAPI بهيكلية Celery غير المتزامنة باستخدام Redis كوسيط ونتيجة خلفية للتعامل مع العمليات كثيفة الإدخال/الإخراج ومعدلات الحد. يُستخدم STAR للتحقيق في حوادث الإنتاج، وتحليل ما بعد الحادث، واستكشاف أخطاء Kubernetes وإصلاحها، وتشخيص ذاكرة JVM. تتضمن الخطط المستقبلية إضافة معلومات اعتماد الخدمة، وتكامل أداة بروتوكول سياق النموذج (MCP)، وواجهات المحادثة. يتم دعم إدارة المطالبات وتقييمها بواسطة Langfuse.