Когда инцидент случается в 3 ночи, а ваш SRE спит

Представьте: алерты срабатывают, графики падают, пользователи жалуются. Классика. Вы открываете Slack, видите 200+ сообщений в инцидентном канале, и понимаете — следующие 4 часа жизни потрачены на поиск иголки в стоге логов. Знакомо?

Теперь представьте альтернативу: система сама анализирует логи, метрики, трассировки, находит корневую причину и предлагает конкретные шаги для фикса. И делает это на вашем железе, не отправляя данные в чужие облака. Звучит как фантастика 2023 года? На февраль 2026 это реальность под названием IncidentFox.

Что такое IncidentFox? Open-source инструмент, который превращает локальные LLM (через Ollama) в автономного SRE-инженера. Он мониторит системы, анализирует инциденты, ищет root cause и даже предлагает решения. Всё работает внутри вашего периметра.

Чем IncidentFox отличается от других AIOps-решений?

Главное отличие — приватность. Не нужно отправлять логи в OpenAI, Anthropic или другие облачные сервисы. Вся обработка происходит локально на моделях вроде Llama 3.2, Qwen2.5 или DeepSeek Coder (актуальные версии на февраль 2026).

Что делает	Как делает	Почему это важно
Сбор данных	Подключается к Prometheus, Loki, Jaeger, Elasticsearch	Видит всю картину: метрики, логи, трассировки
Анализ инцидентов	Использует локальную LLM через Ollama API	Данные не уходят за пределы инфраструктуры
Поиск root cause	Коррелирует события по времени и зависимостям	Находит неочевидные связи между системами
Рекомендации	Предлагает команды для исправления или rollback	Сокращает MTTR (mean time to resolution)

Если вы уже экспериментировали с on-prem AI стеком, IncidentFox станет логичным продолжением — специализированным инструментом для SRE, а не общим фреймворком.

Альтернативы? Есть, но с подвохом

Перед IncidentFox стоял выбор: либо платить за облачные AI-сервисы и делиться данными, либо строить что-то своё. Первый вариант проще, но опаснее. Второй — сложнее, но безопаснее.

PagerDuty + GPT-4: Удобно, но дорого и не приватно. Каждый инцидент — это отправка логов в OpenAI.
Datadog AIOps: Мощно, но стоит как небольшой самолёт. И снова — данные в облаке.
Самописные скрипты: Бесплатно и приватно, но требуют постоянной поддержки. Кто будет их дорабатывать в 3 утра?
IncidentFox: Бесплатно, приватно, и уже готово к работе. Нужно только настроить.

Важно: IncidentFox не заменяет опытного SRE. Он помогает быстрее разобраться в инциденте, но окончательное решение всегда за человеком. Особенно когда дело доходит до рискованных операций вроде rollback продакшена.

Что нужно для запуска? Минимум 16GB RAM и понимание Docker

Технические требования скромные, если не пытаться запускать модели-гиганты. Для начала хватит:

Сервер с 16+ GB RAM (лучше 32GB)
Docker и Docker Compose
Ollama с одной из современных моделей (рекомендую Qwen2.5-Coder-7B-Instruct — хороший баланс размера и качества на февраль 2026)
Доступ к системам мониторинга (Prometheus, Loki и т.д.)

Если вы уже работали с локальными LLM, настройка займёт час. Если нет — готовьтесь к танцам с бубном вокруг квот памяти.

1 Клонируем и настраиваем

Первое — берём код из GitHub. Второе — смотрим на конфигурацию. Всё стандартно: docker-compose.yml, .env файл, пара конфигов.

Самое важное — настройка подключений к вашим системам. IncidentFox поддерживает плагины для:

Prometheus (метрики)
Loki или Elasticsearch (логи)
Jaeger или Tempo (трассировки)
Slack или Teams (уведомления)

Без этих данных инструмент слеп. Он будет пытаться анализировать инциденты, не видя что происходит. Как DevOps для ИИ, который пытается чинить инфраструктуру вслепую.

2 Выбираем модель для Ollama

Здесь начинается магия. Какую модель выбрать? Зависит от задач и ресурсов.

Модель (актуально на 02.2026)	Размер	Для чего подходит	Минимум RAM
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct	7B параметров	Анализ логов, поиск ошибок в коде	16GB
Llama 3.2-3B-Instruct	3B параметров	Базовый анализ, классификация инцидентов	8GB
DeepSeek Coder-6.7B-Instruct	6.7B параметров	Сложный анализ, генерация команд для исправления	16GB

Мой совет: начните с Qwen2.5-Coder-7B. Она хорошо понимает технический контекст и не требует космических ресурсов. Если нужно что-то полегче — Llama 3.2-3B. Тяжелее — DeepSeek Coder.

💡

Не пытайтесь запускать модели на 70B параметров без соответствующего железа. IncidentFox будет работать, но медленно. Очень медленно. Настолько медленно, что инцидент успеет разрешиться сам, пока модель думает.

3 Настраиваем детекцию инцидентов

IncidentFox может работать в двух режимах: реактивном и проактивном.

Реактивный: Ждёт алертов из Prometheus Alertmanager, затем начинает анализ. Проще, но уже после того как всё сломалось.

Проактивный: Сам мониторит метрики, ищет аномалии, пытается предсказать проблемы. Сложнее, но может предотвратить инцидент.

Для начала настройте реактивный режим. Подключите Alertmanager, настройте правила. Когда IncidentFox получит первый алерт — он запросит у Ollama анализ: «Что происходит? Где корень проблемы? Что делать?»

Ответ будет примерно таким: «Обнаружено резкое увеличение latency в сервисе payment-service. Коррелирует с увеличением ошибок 500 в логах. Возможная причина — исчерпание соединений к БД. Рекомендуется проверить пул соединений и увеличить лимиты.»

Пример из жизни: база данных захлебнулась

Реальный кейс (имена изменены): В 2:14 ночи сработал алерт на высокую нагрузку CPU БД. IncidentFox получил алерт, собрал:

Метрики из Prometheus (CPU, memory, connections)
Логи из Loki (медленные запросы, ошибки)
Трассировки из Jaeger (какие сервисы вызывают БД)

Анализ занял 45 секунд. Вывод: «Один из микросервисов начал выполнять heavy-запрос без индекса. Запрос блокирует таблицу, другие запросы встают в очередь. Рекомендация: найти и остановить проблемный запрос, добавить индекс.»

Команда получила не просто алерт «CPU high», а готовый анализ с конкретными шагами. Время на понимание проблемы сократилось с 30 минут до 2.

Кому подойдёт IncidentFox? Не всем

Это инструмент для тех, кто:

Ценит приватность и не хочет отправлять логи в сторонние сервисы. Особенно актуально для финтеха, медицины, госсектора.
Уже имеет налаженный стек мониторинга (Prometheus, Loki, etc). IncidentFox не заменяет мониторинг, а дополняет его.
Готов тратить время на настройку и калибровку. Out-of-the-box он работает, но для максимальной эффективности нужна тонкая настройка под вашу инфраструктуру.
Имеет команду SRE/DevOps, которая понимает и ценит автоматизацию. Инструмент для профессионалов, а не для новичков.

Если ваша компания только начинает путь автоматизации, возможно, стоит сначала посмотреть на более простые инструменты для локальных LLM.

Ограничения и подводные камни

IncidentFox — не серебряная пуля. У него есть свои слабые места:

Качество анализа зависит от модели. Локальные модели (особенно небольшие) могут ошибаться, пропускать важные детали, предлагать некорректные решения.
Требует качественных данных. Если в Prometheus метрики называются как попало, а в Loki логи не структурированы — анализ будет бесполезен.
Не заменяет человеческую экспертизу. Особенно в сложных, нестандартных ситуациях. Модель может не знать про специфику вашего приложения.
Добавляет latency. Сбор данных + анализ занимают время. Для критически важных систем каждая секунда на счету.

И главное: IncidentFox нужно обучать на ваших данных. Первые недели он будет часто ошибаться. Нужно корректировать его выводы, чтобы он учился. Как ребёнка, который только начинает понимать как работает мир.

Безопасность: Хотя IncidentFox работает локально, это не делает его автоматически безопасным. Модель может сгенерировать опасную команду (rm -rf /, кто-нибудь?). Всегда проверяйте рекомендации перед выполнением. Или настройте SAFi или аналогичные системы безопасности для LLM.

Что дальше? Интеграция с остальным стеком

После настройки IncidentFox можно интегрировать с другими инструментами вашего AI-стека:

С Open Cowork для ведения инцидентных war rooms с AI-ассистентом
С n8n или аналогичными для автоматизации действий по рекомендациям IncidentFox
С системами развертывания для автоматического rollback при обнаружении проблем после деплоя

Получается полноценная локальная AI-система для мониторинга и реагирования, которая не зависит от облачных провайдеров.

Стоит ли игра свеч?

Если у вас 5 серверов и 2 микросервиса — вероятно, нет. Ручной анализ проще и быстрее. Но если у вас распределённая система из сотен сервисов, тысячи метрик, терабайты логов — IncidentFox может стать тем самым инструментом, который вернёт вам сон по ночам.

Он не идеален. Требует настройки, обучения, внимания. Но он даёт то, что не купишь за деньги: полный контроль над данными и процессами. В мире, где каждый облачный провайдер хочет заглянуть в ваши логи, это дорогого стоит.

Попробуйте. Начните с тестового окружения. Настройте на одном сервисе. Посмотрите, как он работает. Если понравится — масштабируйте. Если нет — удалите. Риск минимальный, потенциальная выгода — огромная.

И помните: лучший AI SRE — это тот, который молчит, когда всё хорошо, и говорит чётко и по делу, когда всё плохо. IncidentFox стремится стать именно таким.

IncidentFox: ваш личный AI SRE, который не шпионит и не просит денег