Server MCP per Red Hat Ansible Automation Platform è un'interfaccia standardizzata e affidabile che consente l'interazione diretta degli agenti IA e degli LLM con la piattaforma di automazione, senza eludere i controlli già in uso. Anziché generare script di IA ad hoc o effettuare chiamate API dirette, il server MCP instrada le raccomandazioni dell'agente verso la libreria di automazione gestita che i team considerano già affidabile, conservando i controlli RBAC, gli audit trail e i flussi di lavoro di approvazione. 

Il modello di interazione cambia: dall'operatore che fa clic su un'interfaccia utente all'operatore che gestisce gli strumenti potenziati dall'IA che selezionano, individuano ed eseguono flussi di automazione pre-approvati per loro conto. Con il crescente ricorso dell’IA da parte dei team, l'automazione diventa l’elemento di controllo essenziale che garantisce che ogni azione avviata dall'IA sia deterministica, verificabile e ripetibile.

AIOps genera un elevato volume di azioni automatizzate, tra cui correzioni guidate dagli eventi, flussi di arricchimento e scalabilità delle operazioni. Automation Dashboard e Automation Analytics garantiscono una visibilità in tempo reale sull'attività, mostrando quali flussi di lavoro si attivano più spesso, le loro prestazioni e il valore che generano. 

La possibilità di creare report condivisibili selezionati in base a filtri come data, progetto o etichetta permette di tenere traccia del tempo risparmiato, degli esiti dei processi e dell'impatto economico, elementi utili per giustificare gli investimenti in AIOps e pianificarne l’evoluzione.

L'efficacia di AIOps dipende dall'affidabilità con cui gli operatori possono gestire i problemi, risolverli ed estendere l'automazione alla base. Tuttavia, gestire piattaforme di configurazione e al contempo diagnosticare i processi non riusciti e comprendere come funzionano componenti come Event-Driven Ansible significa passare costantemente da documentazioni e ticket di supporto alla piattaforma e viceversa. Ansible Lightspeed intelligent assistant evita queste difficoltà incorporando un assistente di chat IA generativa direttamente in Ansible Automation Platform, il che equivale ad avere un esperto in materia sempre a portata di tastiera.

Grazie a una pipeline di retrieval augmented generation (RAG), addestrata con documentazione Red Hat attendibile, gli operatori e gli amministratori possono porre domande in linguaggio naturale senza uscire dalla piattaforma, ad esempio: "Come si configura Event-Driven Ansible?", "Spiegami questo messaggio di errore", "Perché il processo di correzione non ha funzionato?", ricevendo risposte contestualizzate e link di riferimento per ulteriori approfondimenti.

In particolare, per i flussi di lavoro di AIOps ciò significa l'onboarding più rapido per i team che configurano per la prima volta la correzione guidata dagli eventi e la possibilità di risolvere i problemi in tempo reale quando i flussi di lavoro automatizzati si comportano in modo imprevisto. Mano a mano che le capacità dell'intelligent assistant si ampliano per fornire visibilità sull'integrità e sulle prestazioni dell'automazione stessa, gli operatori possono anche monitorare i processi in esecuzione, rivedere lo stato dell'inventario e diagnosticare i guasti in tempo reale, favorendo l'ampliamento dell'automazione per inserire nuovi tipi di incidente e ambiti operativi.

La scalabilità di AIOps dipende dalla scalabilità dei contenuti di automazione che lo alimentano, ma gli ingegneri che comprendono il problema operativo non sempre riescono a creare codice con la rapidità necessaria, mentre gli sviluppatori di automazione dedicati faticano a stare al passo con ogni nuovo modello di errore introdotto dalle tecnologie di osservabilità. Il coding assistant permette di superare queste difficoltà nell'ambiente di sviluppo.

Gli ingegneri possono descrivere ciò di cui hanno bisogno direttamente nell'estensione Ansible VS Code e in linguaggio naturale, ad esempio: "Scrivi un playbook per riavviare un pod Kubernetes guasto e verificare l'endpoint del servizio" e ricevere indicazioni contestualizzate e affidabili per una o più attività, o per interi playbook e ruoli. Anziché iniziare da zero o copiare runbook obsoleti, ottengono una bozza efficiente che possono perfezionare, testare e trasferire nella propria libreria di automazione gestita.

Per i flussi di lavoro AIOps, ciò consente ai team di espandere rapidamente la copertura dell'automazione a nuovi tipi di errore, come il deterioramento del servizio, la scadenza dei certificati, la richiesta di maggiori capacità e il rollback dei deployment, facilitando l'individuazione del modello di incidente e generando un playbook di correzione pronto per la produzione in ore e non in giorni. Ogni playbook generato con il coding assistant segue le stesse fasi verso la libreria di automazione: revisione, test, autorizzazioni RBAC e disponibilità per l'esecuzione automatica al prossimo allarme.