В апреле 2026 года вышел отчет
State of Production Reliability and AI Adoption 2026 от компании NeuBird, создающей AIOps платформу для инженеров по надежности систем. Отчет основан на опросе 1039 представителей SRE, DevOps и IT operations. Среди респондентов 20% представляют CTO/CIO, 40% представляют руководителей инженерных направлений (Head/VP/Director of IT, Engineering, SRE, ITSM, Observability) и 40% инженеры. По размеру компании 28% респондентов работают в организациях до 499 сотрудников, 18% в организациях от 1999 сотрудников, 21% в организациях до 4999 сотрудников, 32% в организациях от 5000 сотрудников.
Что интересного мы отметили в отчете:
- Основные проблемы, с которыми сталкиваются команды SRE и Incident management: усталость от алертов (Alert fatigue) и информационный шум, недостаточная автоматизация, изолированность знаний (Knowledge silos) и пробелы в документации, сложность выявления первопричин, сложность интеграции между инструментами. Ранбуки (Runbooks) считают актуальными и широко используемыми 45% руководителей инженерных направлений и только 34% инженеров;
- Большинство инженерных команд тратят 40% и более своего времени на работу над инцидентами вместо работы над инновациями. 93% организаций привлекают трех и более инженеров к крупному инциденту, 40% задействуют от 6 до 10 инженеров для устранения одного инцидента уровня SEV-0/P0;
- Более 70% получаемых алертов не требуют действий (Not actionable) по оценке 57% организаций. 77% дежурных команд получают не менее 10 алертов в день, 52% получают до 50 алертов в день;
- Более трети организаций (35%) сообщают, что их инженеры периодически игнорируют или отклоняют алерты из-за усталости от алертов (в 10-30% случаев), почти половина (44%) за последний год столкнулась со сбоем, связанным с проигнорированными или подавленными алертами. 83% организаций сообщают об игнорировании алертов в своих командах. 78% компаний сообщают о сбое или инциденте, по которому не было ни одного алерта;
- По данным 39% компаний, более четверти дежурных инженеров демонстрируют симптомы выгорания, связанные с управлением инцидентами: 25% организаций отмечают выгорание у 26-50% дежурных инженеров, 11% у 51-75%, 3% у более чем 75%;
- MTTR (Mean Time to Resolve) является главным KPI в реагировании на инциденты. Далее следуют количество инцидентов в месяц, инциденты с влиянием на клиентов, MTTD (Mean Time to Detect, среднее время обнаружения) и MTTA (Mean Time to Acknowledge, среднее время подтверждения);
- 61% организаций оценивают стоимость простоя в $50000 и более в час, 34% оценивают ее в $100 000 и более;
- 69% руководителей инженерных направлений сообщают, что их организация активно использует AI для управления инцидентами, а среди инженеров только 39%. Значительное сокращение рутинной операционной работы (Toil) отмечают 36% представителей высшего руководства, 27% руководителей и 13% инженеров;
- Основные сценарии использования AI в управлении инцидентами: автоматизированный анализ первопричин, обнаружение и прогнозирование аномалий, корреляция алертов и снижение шума, автоматизированная сортировка (Triage) и приоритизация инцидентов, отчеты по инцидентам и постмортемы (Postmortem);
- Основные барьеры для внедрения AI: бюджетные ограничения, проблемы качества или доступности данных, опасения в области безопасности и соответствия требованиям, опасения, что AI повысит сложность системы, недостаток технической экспертизы.
Основные инсайты из отчета State of Production Reliability and AI Adoption 2026 приведены ниже: