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可观察性的可观察性
尽管有AIOPS的承诺，但完全自动化，自我修复的IT环境的梦想仍然难以捉摸。生成的AI工具可能是最终将足够多的工作量抽象到达那里的解决方案。但是，今天的现实要复杂得多。 Internet绩效监控公司Catchpoint最近的SRE报告2025发现，这是第一次[…]
来源:O'Reilly Media _AI & ML尽管有AIOPS的承诺，但完全自动化，自我修复的IT环境的梦想仍然难以捉摸。生成的AI工具可能是最终将足够多的工作量抽象到达那里的解决方案。但是，今天的现实要复杂得多。 Internet绩效监控公司Catchpoint最近的SRE报告2025年发现，尽管有或可能是因为或可能是由于对AI工具的依赖，但“运营任务的负担已经增加”。
SRE报告2025 运营任务的负担已增长是的，AI可以平滑棘手的工作流程，但是这样做可能会产生意想不到的连锁效果。例如，您的系统可能会使用学习的模式自动抑制警报，但这可能会导致您的团队完全错过新颖的事件。 AI不会神奇地修复过时或破坏的内容：实施AI解决方案后，“问题通常仍然是因为随着时间的推移会发生变化而不是立即发生，”这部分是因为“在AI驱动的工具，撰写慈善专业，Liz Fong-Jones和George Miranda的协助下，在即将出版的Observerability Engineering中，居住在不同数据存储中的不同数据类型之间的相关性也容易出错，并且效率低下”。这是在考虑到对AI系统和AI代理商的过度依赖的广泛担忧将导致人类专业知识的广泛侵蚀。
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