Pay As You Goإصدار تجريبي مجاني لمدة 7 أيام؛ لا يلزم وجود بطاقة ائتمان
يمكن أن يؤدي التوجيه الفوري الفعال إلى إنقاذ المؤسسات خصم يصل إلى 40% على تكاليف الذكاء الاصطناعي مع تحسين أداء النظام. بدلاً من الاعتماد على نموذج واحد مكلف لجميع المهام، يوجه التوجيه المطالبات إلى نموذج الذكاء الاصطناعي الأكثر ملاءمة استنادًا إلى التعقيد والسياق. هذا يقلل من استخدام الرمز المميز، ويقلل النفقات، ويسرع الاستجابات.
الوجبات السريعة الرئيسية:
تتطلب إدارة المطالبات بكفاءة في أنظمة الذكاء الاصطناعي نهجًا مدروسًا يوازن بين التكلفة والأداء. من خلال التركيز على ثلاث استراتيجيات رئيسية، يمكن للمؤسسات تجاوز الحلول العامة، وإنشاء أنظمة أكثر ذكاءً تعمل على تحسين الموارد والحفاظ على نتائج عالية الجودة.
يقوم التوجيه الديناميكي بتقييم كل مطالبة وتعيينها للنموذج الأنسب للمهمة. يأخذ هذا النهج في الاعتبار اختلافات عبء العمل وظروف الشبكة، مما يضمن استخدام الموارد بفعالية.
لتحديد أفضل مسار، تقوم أدوات مثل نماذج المصنف أو البحث الدلالي أو الطرق المختلطة بتحليل المطالبات الواردة. على سبيل المثال، يتم توجيه المهام المباشرة مثل استعلامات خدمة العملاء الأساسية إلى نماذج أصغر وأسرع، بينما يتم التعامل مع المهام التحليلية الأكثر تطلبًا بواسطة أنظمة متقدمة عالية الطاقة. وهذا يضمن تخصيص الموارد الحسابية بناءً على الاحتياجات الفعلية، وتجنب الاعتماد غير الضروري على النماذج باهظة الثمن وعالية الأداء. تشير الدراسات إلى أن مثل هذا التوجيه الذكي يمكن أن يخفض التكاليف بنسبة تصل إلى 30٪، مع تحقيق بعض الأنظمة ضعف التوفير مقارنة بالإعدادات التي تعتمد فقط على النماذج عالية المستوى. توفر هذه التعديلات أيضًا أساسًا متينًا للتعامل مع الاضطرابات غير المتوقعة.
تعد الأنظمة الاحتياطية ضرورية للحفاظ على عمليات التشغيل السلسة عندما تواجه النماذج الأساسية مشكلات، مثل الأعطال أو الأحمال الزائدة أو انقطاع الخدمة. تعتمد هذه الآليات على استراتيجيات مثل إعدادات تعدد المزودين، وعمليات إعادة المحاولة التلقائية مع التراجع الأسي، وضوابط المهلة الصارمة، واختبار الكناري. تضمن هذه الإجراءات معًا إعادة توجيه المهام بشكل مناسب، مما يحافظ على تشغيل الخدمات دون عوائق.
على سبيل المثال، تؤدي عمليات إعادة المحاولة التلقائية مع التراجع الأسي إلى معالجة المشكلات المؤقتة مثل حدود الأسعار أو مواطن الخلل في الشبكة، بينما تمنع حدود المهلة التطبيقات من التجمد. يسمح اختبار Canary بإدخال نماذج جديدة تدريجيًا، مع مراقبة أدائها في ظل ظروف العالم الحقيقي. من خلال الجمع بين هذه البروتوكولات الاحتياطية والمراقبة المستمرة، يمكن للمؤسسات ضبط أنظمتها للتعامل مع الاضطرابات بفعالية.
يعتمد التحسين المستند إلى الاستخدام على التوجيه الديناميكي والاستراتيجيات الاحتياطية من خلال التحليل المستمر لكيفية تفاعل المطالبات مع النماذج. يتجاوز هذا النهج تتبع التكلفة الأساسية لتقييم أنماط الاستجابة ووقت الاستجابة واستخدام الموارد، مما يتيح التعديلات الآلية التي تعمل على تحسين الأداء وتقليل النفقات.
تعد مقاييس المراقبة مثل استخدام وحدة المعالجة المركزية/وحدة معالجة الرسومات وتحميل الذاكرة ووقت الاستجابة أثناء المعالجة السريعة أمرًا ضروريًا. تساعد هذه البيانات في تحديد أوجه القصور وتحسين قرارات التوجيه للتوافق مع احتياجات الأعمال الحالية. تسمح المراجعات المنتظمة لهذه المقاييس للمؤسسات بتحديد الاتجاهات وتحسين اختيار النماذج وتكييف الاستراتيجيات قبل أن تتحول أوجه القصور الصغيرة إلى مشاكل أكبر. من خلال الجمع بين المراقبة في الوقت الفعلي والتقييمات الدورية، يمكن للشركات الحفاظ على إطار ذكاء اصطناعي مرن وفعال من حيث التكلفة يتطور جنبًا إلى جنب مع أهدافها.
تأخذ Prompts.ai الإدارة السريعة إلى المستوى التالي من خلال دمج استراتيجيات التوجيه والرجوع المتقدمة. من خلال توحيد نماذج اللغات المتعددة داخل منصة واحدة آمنة، فإنه يزيل متاعب التوفيق بين الأدوات والاشتراكات المنفصلة. يقلل هذا النظام المبسط من تجزئة الأدوات، مما يمنح الفرق طريقة مركزية للوصول إلى النماذج المختلفة وإدارتها.
يعد انتشار الأدوات أحد التحديات الرئيسية في تبني الذكاء الاصطناعي، ويعالج Prompts.ai هذه المشكلة بشكل فعال. تقوم المنصة بدمج الاشتراكات ومفاتيح API والواجهات في بيئة واحدة. لا يسمح هذا للفرق بمقارنة نماذج اللغات الرائدة جنبًا إلى جنب فحسب، بل يتكامل أيضًا بسلاسة مع أدوات مثل سلاك، Gmail، و تريلو. تم تصميم بنيتها لدعم التوسع السريع، مما يسهل على الفرق توسيع قدرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها حسب الحاجة.
يعمل هذا الإعداد الموحد أيضًا كأساس لاختيار النموذج الآلي والمنطقي، مما يضمن عمليات أكثر سلاسة وكفاءة أفضل.
يضيف محرك سير العمل الذكي للمنصة طبقة أخرى من الكفاءة من خلال اختيار النموذج تلقائيًا. باستخدام التوجيه المستند إلى المنطق وضوابط التكلفة، يقوم بتقييم المطالبات استنادًا إلى عوامل مثل التعقيد وعبء العمل، وتوجيهها إلى النموذج الأنسب تلقائيًا. يمكن للفرق أيضًا تخصيص هذه العملية من خلال تحديد نموذج اللغة الذي سيتم استخدامه لسيناريوهات محددة. بالإضافة إلى ذلك، تدعم المنصة خيارات إحضار النموذج الخاص بك (BYOM)، والتي تلبي الاحتياجات المتخصصة.
يتضمن Prompts.ai أداة Prompt Builder التي تساعد على تحسين القوالب للحصول على الاستجابات المثلى. يمكن للمسؤولين معاينة المخرجات التي تم إنشاؤها داخل مساحة عمل Prompt Template، وتقييمها وفقًا لمعايير مثل النمط والاتساق والملاءمة والتحيز والدقة الواقعية والمزيد. يتم دعم هذه العملية التكرارية من خلال بيئة Sandbox، مما يتيح الاختبار الآمن والتحسين المستمر.
كما أنثروبي يسلط الضوء في إرشادات التحسين الخاصة به:
«من الأفضل دائمًا تصميم مطالبة تعمل جيدًا أولاً بدون قيود النموذج أو المطالبة، ثم تجربة استراتيجيات تقليل وقت الاستجابة بعد ذلك. قد تمنعك محاولة تقليل وقت الاستجابة قبل الأوان من اكتشاف الشكل الذي يبدو عليه الأداء الأفضل».
يضمن هذا الأسلوب أن تكون مسارات التوجيه فعالة وعالية الجودة.
تعمل Prompts.ai كبوابة AI، وتقدم ميزات أساسية مثل المصادقة والتحكم في الوصول وتتبع التكاليف والتسجيل. هذا مهم بشكل خاص نظرًا لأن ما يقرب من 90٪ من استخدام الذكاء الاصطناعي للمؤسسات يحدث بدون إشراف رسمي. توفر لوحات المعلومات المشتركة للفرق رؤية واضحة للتكلفة، مما يعزز التعاون بين FinOps والفرق الهندسية.
أدوات إنفاذ السياسات تزيد من تعزيز الحوكمة. على سبيل المثال، يمكن للمنصة حظر النماذج باهظة الثمن في البيئات المرحلية أو طلب وضع علامات لكل مطالبة. تتناول هذه التدابير مسألة الإنفاق غير المنضبط والاستخدام غير المصرح به للأدوات - تشير الدراسات إلى أن أكثر من 40٪ من الموظفين يستخدمون أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية دون موافقة صاحب العمل. من خلال توفير الرؤية الكاملة وقابلية التدقيق، يزيل Prompts.ai الامتداد العشوائي لمفاتيح API مع الحفاظ على المرونة اللازمة للابتكار.
دان فريدمان، مؤسس أعمال الذكاء الاصطناعي، يؤكد الفوائد العملية للمنصة:
«مؤسس أعمال الذكاء الاصطناعي، يرى أن الشركات تكافح من أجل تنفيذ الذكاء الاصطناعي بكفاءة. بدلاً من إضاعة الوقت في تكوينه، يستخدم Time Savers لأتمتة المبيعات والتسويق والعمليات، ومساعدة الشركات على توليد العملاء المحتملين، وتعزيز الإنتاجية، والنمو بشكل أسرع باستخدام الاستراتيجيات القائمة على الذكاء الاصطناعي».
يضمن هذا المزيج من الإشراف على التكاليف والحوكمة والمرونة أن تتمكن الفرق من تسخير الذكاء الاصطناعي بفعالية دون المساس بالسيطرة أو الابتكار.
بالنسبة للمؤسسات التي تدير أنظمة الذكاء الاصطناعي، فإن امتلاك بنية تحتية صلبة أمر غير قابل للتفاوض. أصبحت Kubernetes حلاً مثاليًا لنشر أنظمة التوجيه السريع وتوسيع نطاقها، وذلك بفضل قدرتها على التعامل مع أعباء العمل في حاويات بكل من المرونة والموثوقية. هذا مهم بشكل خاص عند التوفيق بين نماذج اللغات المتعددة وعمليات التوجيه المعقدة.
تُحدث Kubernetes ثورة في نشر وإدارة نماذج الذكاء الاصطناعي من خلال توفير إطار سحابي أصلي مثالي لتشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي. تكمن قوتها في إدارة أعباء العمل في حاويات، مما يجعلها أداة أساسية للمؤسسات التي تهدف إلى توسيع نطاق حلول الذكاء الاصطناعي دون المساومة على الأداء.
تتمثل إحدى ميزات Kubernetes البارزة في قدرتها على تحسين الموارد، خاصة للمهام الثقيلة في وحدة معالجة الرسومات. يستخدم تقنيات مثل تقسيم الوقت وتقسيم MIG ووحدات معالجة الرسومات الافتراضية و خرائط نفيديا لتحقيق أقصى استفادة من موارد GPU. يعد هذا أمرًا بالغ الأهمية لأنظمة التوجيه السريع، حيث قد تحتوي النماذج المختلفة على احتياجات حسابية مختلفة. تضمن هذه التحسينات التشغيل السلس حتى في ظل أعباء العمل المتقلبة.
لتوسيع نطاق التوجيه السريع، تستخدم Kubernetes أنماط النشر مثل Horizontal Pod Autoscaler (HPA)، الذي يضبط تلقائيًا عدد البودات بناءً على استخدام وحدة المعالجة المركزية أو الذاكرة. عند حدوث زيادة سريعة في حركة المرور، تقوم Kubernetes بتدوير البودات الإضافية للحفاظ على أوقات الاستجابة السريعة.
تعمل المنصة أيضًا على تبسيط مهام الصيانة الروتينية. يمكن لـ Kubernetes Jobs التعامل مع التجارب لمرة واحدة، بينما تقوم CronJobs بأتمتة المهام المتكررة مثل إعادة تدريب النماذج الليلية. على سبيل المثال، قد تستخدم شركة الخدمات المالية CronJobs لتحديث نماذج الكشف عن الاحتيال يوميًا ببيانات المعاملات الجديدة، مما يضمن بقائها فعالة.
يسمح Kubernetes أيضًا بالتخصيص الدقيق للموارد، مما يمنح الفرق التحكم في وحدات معالجة الرسومات ووحدات المعالجة المركزية والذاكرة لتتناسب مع متطلبات عبء العمل. من خلال تعيين طلبات الموارد والحدود، يمكن للمؤسسات ضمان تشغيل أنظمتها بكفاءة دون المخاطرة بتضارب الموارد. تصبح هذه القدرة أكثر حيوية مع قيام الشركات بتوسيع عمليات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.
يعد الأمان أولوية قصوى لأنظمة الذكاء الاصطناعي للمؤسسات، وتوفر Kubernetes أدوات قوية لحماية البنية التحتية للتوجيه السريع.
يعد التحكم في الوصول المستند إلى الأدوار (RBAC) حجر الزاوية في أمان Kubernetes. وهو يسمح للفرق بتحديد الأذونات التفصيلية، مما يضمن أن المستخدمين المصرح لهم فقط يمكنهم الوصول إلى النماذج أو تكوينات التوجيه أو البيانات الحساسة. هذا أمر بالغ الأهمية بشكل خاص عندما تعمل الأقسام المختلفة في نفس بيئة الذكاء الاصطناعي ولكنها تتطلب عزلًا صارمًا للبيانات.
تضيف NetworkPolicies طبقة أخرى من الحماية عن طريق تقييد الاتصال بين البودات ومساحات الأسماء. يساعد ذلك في إنشاء حدود آمنة حول أعباء عمل الذكاء الاصطناعي، مما يقلل من مخاطر الوصول غير المصرح به.
تم تسليط الضوء على أهمية أمن Kubernetes في مايو 2024، عندما استهدف المهاجمون وجه معانقمنصة استضافة نموذج الذكاء الاصطناعي. أكدت هذه الحادثة كيف يمكن للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي أن تصبح هدفًا رئيسيًا للهجمات الإلكترونية.
لمزيد من تأمين الأنظمة، يجب على المؤسسات التركيز على أمان صورة الحاوية. يمكن لخطوط الأنابيب الآلية فحص حاويات نماذج الذكاء الاصطناعي وتبعياتها بحثًا عن نقاط الضعف قبل النشر، مما يضمن عدم وصول المكونات المخترقة إلى مرحلة الإنتاج.
إدارة الأسرار مهمة بنفس القدر عند التعامل مع مفاتيح API وأوزان النماذج والبيانات الحساسة الأخرى. بينما تقدم Kubernetes إدارة الأسرار المضمنة، يجب على الفرق تعزيز هذه القدرات بالتشفير أثناء الراحة وسياسات التناوب المنتظمة. يمكن أن تساعد أدوات الذكاء الاصطناعي أيضًا عن طريق مسح بيئات Kubernetes لتحديد وتصنيف المعلومات الحساسة.
تضيف أدوات الأمان الناشئة المدعومة بالذكاء الاصطناعي طبقة إضافية من الدفاع. تستخدم هذه الأنظمة التعلم الآلي لأتمتة بروتوكولات الأمان وفرض ضوابط الوصول الديناميكية واكتشاف الحالات الشاذة في الوقت الفعلي. بالنسبة للتوجيه السريع، يعني هذا تحديد أنماط حركة المرور غير العادية أو محاولات الوصول غير المصرح بها قبل تصعيدها.
أخيرًا، المراقبة الشاملة والتسجيل ضروريان. أدوات مثل بروميثيوس و جرافانا السماح للفرق بتتبع مقاييس الأداء والأحداث الأمنية، مما يتيح الكشف السريع عن المشكلات وحلها. تضمن هذه الرؤية أن تظل أنظمة التوجيه الفوري فعالة وآمنة.
عندما يتعلق الأمر بضبط التنفيذ الفوري، فإن تحديد استراتيجية التوجيه الصحيحة يمكن أن يؤثر بشكل كبير على الكفاءة والتكلفة والأداء. تأتي كل طريقة مع مجموعة المقايضات الخاصة بها، مما يؤثر على سرعة النشر والتعقيد التشغيلي وجودة المخرجات. يعد فهم هذه الاختلافات أمرًا ضروريًا لمواءمة نهجك مع أهداف مؤسستك.
تلعب اعتبارات التكلفة دورًا رئيسيًا. على سبيل المثال، أظهرت تطبيقات العالم الحقيقي نتائج مثيرة للإعجاب: ساى فورس حقق انخفاضًا بنسبة 37-46٪ في استخدام LLM مع أوقات استجابة أسرع بنسبة 32-38٪، بينما أرسي-بليتز سجلت وفورات مذهلة في التكاليف بنسبة 99.38٪. تسلط هذه الحالات الضوء على كيف يمكن للتوجيه الذكي خفض النفقات بنسبة تصل إلى 30٪.
«قد لا يتعلق مستقبل الذكاء الاصطناعي بامتلاك أقوى نموذج - بل يتعلق بالاستفادة بذكاء من النموذج المناسب في الوقت المناسب». - سام سيلفاناثان
فيما يلي مقارنة جنبًا إلى جنب لمنهجيات التوجيه المختلفة، مع عرض مدى تعقيدها وقدرتها على التكيف وتطبيقاتها المثالية.
كل نهج يخدم احتياجات مختلفة. التوجيه الحتمي، على سبيل المثال، بسيط ويمكن التنبؤ به، مما يجعله مثاليًا للتطبيقات ذات عمليات سير العمل المحددة جيدًا. ومع ذلك، فإنه يفتقر إلى المرونة، والتي يمكن أن تصبح قيدًا مع تطور احتياجات المستخدم.
من ناحية أخرى، يستخدم التوجيه الدلالي المستند إلى ML التصنيف المستند إلى النموذج لتوجيه المطالبات بناءً على مجالها، مما يجعله خيارًا قويًا للتطبيقات ذات الفئات المتعددة. يوفر النهج المختلط، الذي يمزج البحث الدلالي مع التوجيه المستند إلى المصنف، أرضية وسطية فعالة. على سبيل المثال، حققت Arcee-Blitz انخفاضًا في التكلفة بنسبة 99.67٪ في مهام التحليل المالي باستخدام هذه الطريقة.
غالبًا ما يكون البدء البسيط والتحسين بمرور الوقت هو أفضل مسار للعمل. يمكن أن توفر أدوات المراقبة رؤى قيمة، مما يساعدك على ضبط قواعد التوجيه مع تغير متطلباتك.
«يشمل الذكاء الاصطناعي الفعال جميع الموضوعات والتكتيكات لتحقيق كفاءة التكلفة وكفاءة النموذج وتحسين الحوسبة واختيار النموذج ووقت الاستجابة.» - كاثرين والثر، نائبة رئيس الابتكار في Trace3
الهدف النهائي في جميع الاستراتيجيات هو تقليل النفايات مع تعظيم الأداء. باستخدام النموذج الأنسب لكل مهمة، يمكنك تحقيق التوازن الصحيح بين التكلفة والجودة، مما يضمن حصول المستخدمين على التجربة التي يتوقعونها.
يُعد التوجيه الفوري الفعال بمثابة تغيير لقواعد اللعبة بالنسبة للذكاء الاصطناعي للمؤسسات، مما يؤدي إلى تحقيق الكفاءة من حيث التكلفة والأداء المحسن. أثبت توجيه النموذج الديناميكي قدرته على خفض تكاليف الاستدلال بنسبة 40٪ إلى 85٪. على سبيل المثال، حققت شركة التكنولوجيا القانونية انخفاضًا في التكلفة بنسبة 35٪ وتحسين أوقات الاستجابة بنسبة 20٪ في شهرين فقط.
الاعتماد على نموذج واحد لجميع المهام ليس عمليًا ولا فعالًا. يكمن المفتاح في تخصيص المهام بشكل استراتيجي: تنتقل الاستعلامات الأبسط إلى نماذج أصغر وأسرع، بينما يتم التعامل مع المهام المعقدة من خلال نماذج أكثر قوة. بحث من آي بي إم يسلط الضوء على هذا النهج، مما يوضح أن استخدام جهاز توجيه LLM لتوجيه الاستعلامات إلى النماذج الأصغر يمكن أن يقلل التكاليف بنسبة تصل إلى 85٪ مقارنة بالتخلف دائمًا عن النموذج الأكبر.
يتردد صدى هذا الشعور من قبل قادة الصناعة:
«لن تأتي الميزة التنافسية التالية للذكاء الاصطناعي من النماذج الأكبر، ولكن من التنسيق الأكثر ذكاءً.» - داريو أمودي، الرئيس التنفيذي لشركة Anthropic
يأخذ Prompts.ai هذا المفهوم إلى أبعد من ذلك من خلال تبسيط تنسيق نماذج الذكاء الاصطناعي. من خلال منصتها، يمكن للمؤسسات توجيه المطالبات بكفاءة عبر أكثر من 35 طرازًا رائدًا. يدير محرك سير العمل الذكي للمنصة تعقيدات اختبار مسارات التوجيه وتحسينها، بينما توفر عناصر تحكم FinOps المتكاملة الشفافية اللازمة لمراقبة التكاليف وإدارتها بفعالية.
تعد الابتكارات الناشئة، مثل أجهزة التوجيه القائمة على التعلم المعزز، بالتحسين المستمر في استراتيجيات التوجيه. بالإضافة إلى ذلك، فإن توسيع محاور النماذج يجعل من السهل دمج النماذج الجديدة، مما يتيح القياس التلقائي السلس لكل من فرق FinOps و DevOps.
بالنسبة للمؤسسات التي تتطلع إلى تجاوز تطبيقات الذكاء الاصطناعي القائمة على التجربة والخطأ، يجب أن تكون الأولوية هي تطوير استراتيجيات توجيه قوية. يتضمن ذلك التخطيط للخيارات الاحتياطية وتنفيذ المراقبة المستمرة. ستكون المؤسسات التي تعمل على تحسين هذه الأساسيات اليوم في وضع أفضل لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي فعالة وقابلة للتطوير تحقق نتائج أعمال قابلة للقياس - وليس فقط النماذج الأولية البراقة.
يمثل الانتقال من استخدام النموذج الفردي إلى التوجيه الذكي تحولًا محوريًا في الذكاء الاصطناعي للمؤسسات. يتعلق الأمر بتعظيم قيمة استثمارات الذكاء الاصطناعي مع تقليل التكاليف والاضطرابات. يضع هذا النهج الأساس لبنية تحتية مرنة وفعالة للذكاء الاصطناعي تحقق نجاحًا ملموسًا للأعمال.
يعمل التوجيه الديناميكي الفوري على تبسيط عمليات الذكاء الاصطناعي من خلال مطابقة المطالبات مع النماذج الأكثر ملاءمة استنادًا إلى عوامل مثل التعقيد وعبء العمل والتكلفة. يساعد هذا النهج المستهدف على تجنب إهدار الموارد وتقليل استخدام الرمز غير الضروري.
من خلال الضبط الدقيق لقرارات التوجيه، يمكن للفرق خفض التكاليف بمقدار 40% دون التضحية بالجودة. إنه يحقق التوازن بين السرعة والدقة والميزانية، مما يجعل تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة وفعالية من حيث التكلفة.
تعتبر Kubernetes أساسية للتحسين القابلية للتطوير، حيث إنها تقوم بتعديل تخصيص الموارد ديناميكيًا وتوسيع نطاقها تلقائيًا للتعامل مع متطلبات عبء العمل المتقلبة. تضمن هذه الإمكانية تشغيل مهام الذكاء الاصطناعي بسلاسة، حتى أثناء فترات النشاط العالي.
عندما يتعلق الأمر بـ أمن، تطبق Kubernetes سياسات صارمة، وتراقب باستمرار التهديدات، وتحمي سلامة البيانات عبر المجموعات. هذه الميزات تجعله أساسًا حاسمًا لإنشاء أنظمة توجيه سريعة قابلة للتطوير وآمنة للذكاء الاصطناعي.
لضمان عدم انقطاع عمليات الذكاء الاصطناعي، خاصة أثناء حالات الفشل أو فترات ارتفاع الطلب، يمكن للشركات النشر آليات احتياطية. يتضمن ذلك تحديد المناطق التي قد تحدث فيها حالات فشل وإعداد خطط النسخ الاحتياطي. تتضمن أمثلة هذه الاستراتيجيات عمليات إعادة المحاولة الآلية أو قواطع الدائرة أو إعادة توجيه المهام إلى عمليات سير عمل بديلة، وكلها تهدف إلى تقليل الاضطرابات.
يمكن تعزيز هذه العمليات الاحتياطية من خلال هندسة الفوضى. من خلال محاكاة أعطال النظام عن قصد، يمكن للفرق اكتشاف نقاط الضعف وتحسين أنظمتها لتعزيز الموثوقية. يساعد هذا الأسلوب في الحفاظ على الأداء المتسق، حتى عندما تكون الظروف أقل من مثالية.
