可觀察性結合生成式人工智慧如何徹底改變性能和洞察力

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在我們的數位世界中，關鍵軟件系統和服務的穩定運行對於商業成功至關重要。系統停機或性能問題可能導致多種負面後果，包括潛在客戶轉向競爭對手而造成的收入損失，及因無法達成截止日期而導致的員工生產力下降。

對於網站可靠性工程師(SRE)和DevOps專業人員而言，維護關鍵網站和應用程式常常像是一場持久戰。然而，有一個好消息：生成式人工智慧的出現為傳統的可觀察性方法注入了新的活力，加速了解決可靠性、安全和速度等挑戰。

AI的優勢

傳統上，監控和可觀察性主要集中在識別噪聲中的信號和診斷未知問題，以便迅速修復。生成式AI簡化了這一過程，使SRE和DevOps團隊能夠以更快的速度和更大的信心對事件作出回應。

想象一下，一名剛入職的值班工程師對組織的系統並不熟悉。如果在半夜收到有關系統異常的警報，他可以與AI助手對話，迅速獲得必要的信息。通過詢問“這個系統的目的是什么？”或“與哪些其他系統相連？”等問題，工程師能夠在幾秒鐘內獲得有價值的上下文，這要歸功於支持生成式AI的大型語言模型(LLM)。

特別令人印象深刻的是，工程師可以使用自然語言與LLM互動，無需掌握複雜的查詢語言。這種對話式的方法使他們能迅速訪問所需的信息，有效地進行故障排除。

賦能集體智慧

生成式AI不僅能響應查詢，還能主動為SRE總結相關背景。例如，工程師在被警報喚醒之前，可以在Slack頻道中收到全面的問題摘要。這包括所有已採取的行動和相關方，讓其能立即做好回應準備，而不浪費寶貴的時間追趕進度。

通過提供類似過去事件的行動手冊快照，LLM能夠使工程師自己執行或簡單指示LLM進行相應操作。這大大減少了猜測，無論工程師的經驗水平如何，都能高效解決潛在問題。

像T-Mobile Netherlands這樣的公司已經開始利用這項功能，運用AI技術來支持其網絡運營，確保網絡可靠性提高和問題快速解決。

展望未來

目前，生成式AI作為提供上下文和支持的助手，但其角色將會演變。在不久的將來，生成式AI可能會自動化許多工程師的回應。如果AI代理不斷識別特定的警報模式，它可以自動執行相應的行動手冊並確認已採取的行動。

此外，將可觀察性數據與其他組織系統(如ERP和安全系統)結合，將使工程師能夠提出更為複雜的商業關鍵查詢。他們可能會從詢問過去的警報轉向了解類似事件對收入的影響或對供應鏈的運營影響。

一種變革性工具

雖然可觀察性專業人士一直擁有強大的工具，但生成式AI為改善他們的工作流程提供了一種創新方法。值得注意的是，它並不會取代SRE或DevOps專業人士；而是減輕了他們角色中的日常瑣事，使他們能專注於更高層面的問題解決。

通過促進對相關信息的訪問、增強洞察力及加快決策流程，將生成式AI與可觀察性數據整合，標誌著一個重大突破——真正的遊戲改變者。

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