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World File Search System可观察性
机器学习可观察性 101
ML 可观测性平台使团队能够分析模型退化并找出出现的任何问题的根本原因。通过连接验证和生产之间的点来诊断模型问题的根本原因，这种能力是模型可观测性与传统模型监控的区别所在。虽然模型监控包括针对关键模型性能指标（例如准确性或漂移）设置警报，但模型可观测性意味着更高的目标，即彻底查明性能回归或异常行为。我们感兴趣的是原因。监控只对聚合和警报感兴趣。可观测性感兴趣的是我们可以从模型的预测、可解释性洞察、生产特性数据和训练数据中推断出什么，以了解模型操作背后的原因并构建工作流程来改进。
深度可观察性是零信任的基础
Gigamon Deep可观察性管道可为所有网络流量提供完整的可见性，无论是在本地，私人，虚拟，容器还是公共云环境中。至关重要的是，这包括对横向（东西方）流量的可见性以及虚拟机和容器之间的活动。Gigamon还使用高效的中央解密和我们的突破性Gigamon预晶TM技术提供了对加密流量的可见性。获取网络流量后，Gigamon将转换，优化和分发流量，以执行您的零信托策略的安全工具。
深入可观察性TAM撰写的Frost＆Sullivan
可观察性是指对遥测和日志数据的检查，涵盖了公共和私有云的应用程序以及基础架构行为，物理和本地基础架构在可观察性管道解决方案馈送网络以及基于日志的遥测数据上的可观察性和SIEM工具上运行。这为组织技术堆栈的每一层的健康和性能提供了统一的看法。可观察性管道解决方案可以通过超出传统熔体数据并增强组织的安全姿势来分类为深度可观察性解决方案，从而从多个网络（例如公共和私有云，数据中心和托管部署）中传递基于网络的遥测*。这是至关重要的，因为它通过将实时网络遥测提供为横向的东西方和加密流量来消除盲点，以检测威胁和绩效异常，使组织能够深入提供防御并为实施零信任框架实现零信任的基础。
统一可观察性在可持续 IT 中的作用
Riverbed 是 AI 可观测性领域的领导者，它利用 AI 自动化来预防、识别和解决 IT 问题，从而帮助组织优化用户体验。Riverbed 在数据收集、AI 和机器学习方面拥有 20 多年的经验，其开放且由 AI 驱动的可观测性平台和解决方案可优化数字体验并大幅提高 IT 效率。Riverbed 还提供业界领先的加速解决方案，可通过任何网络为任何地点的用户提供快速、灵活、安全的加速任何应用。我们与全球数以千计的市场领先客户（包括 95% 的财富 100 强企业）一起，为下一代数字体验赋能。了解更多信息，请访问 riverbed.com。
网络融合现代网络安全可观察性
富含上下文的元数据可以加速您对其他控件所遗漏的活动的反应能力，例如东/西部活动。从技术堆栈中摄入的上下文属性将IP地址和端口的无尽表转换为上下文富裕的可视化和警报，以减少您响应和授权您的运营团队的时间。您将能够立即理解行为的重要性，而无需访问其他工具或团队。
当地可观察性下的机器人任务计划-BROWN CS
摘要 - 现实世界的机器人任务计划是由于部分观察性而棘手的。一种降低复杂性的常见方法是将其他结构引入决策过程，例如混合可特性性，货运状态或时间扩展的动作。我们提出了可观察到的马尔可夫决策过程，这是一种新颖的公式，对任务级别的计划进行建模，其中不确定性与对象级别属性有关，以及机器人具有可寻求和准确观察对象的子例程。该模拟范围限制和视线线的传感器 - 被遮挡或外部传感器范围的传感器未观察到，但是可以通过重复观察来解决落入传感器视图之内的对象的属性。我们的模型会导致一个三阶段的计划过程：首先，机器人计划仅使用观察到的对象；如果失败，它会生成一个目标对象，如果观察到，可能会导致可行的计划；最后，它试图定位和观察目标，在每个新观察到的对象之后重新掌握。通过将LOMDP与现成的Markov计划者相结合，我们在面向对象的POMDP和MDP类似物的最先进的求解器具有相同的任务规范。然后，我们将公式应用于移动机器人成功解决任务。
统一的可观察性：积极主动的旅程，自我...
IDC认为，在当前的数字优先格局中，它比以往任何时候都面临更具挑战性的任务，包括确保出色的数字体验以及从破坏中恢复的能力，几乎没有影响业务功能。由于组织越来越依赖复杂，动态，分布式和混合IT环境，因此他们遇到了来自各种孤立工具的指标，事件，日志和痕迹的压倒性涌入。从数据泛滥中提取及时的见解并采取必要的措施对于运营团队来说极具挑战性。但是，这些行动对于确保业务运营和增强整体客户体验至关重要。这些环境中数据的复杂性和数量通常会阻碍传统监测和管理方法的有效性，因此需要更复杂的集成解决方案。
在部分可观察性下符合道德符合的自主系统
J7 N. Haghtalab，T。Roughgarden，A。Shetty。具有自适应对手的平滑分析。ACM期刊，即将出版。J6 N. Haghtalab，M.O。 Jackson，A.D。Procaccia。 在复杂世界中的信念两极分化：学习理论的观点。 proc。 国家科学院，118（19）E2010144118，2021。 J5 A. Torrico，M。Singh，S。Pokutta，S。Naor，N。Haghtalab，N。Anari。 结构化稳健的supdodular最大化：离线和在线。 通知杂志有关计算的期刊，33（4）：1590–1607，2021。 J4 M. Dud´ık，N。Haghtalab，H。Luo，R.E。 Schapire，V。Syrgkanis和J. Wortman Vaughan。 Oracle效率学习和拍卖设计。 ACM 67（5）：1-57，2020。 J3 M.F. Balcan，N。Haghtalab和C. White。 k-扰动弹性下的中心聚类。 算法上的ACM交易，16（2）：1–30，2020。 J2 A. Blum，J.P。Dickerson，N。Haghtalab，A.D。Procaccia，T。Sandholm和A. Sharma。 无知几乎是幸福：几乎最佳的随机匹配与几个查询。 操作研究，68（1）：16–34，2020。 J1 N. Haghtalab，A。Laszka，A.D。Procaccia，Y。Vorobeychik和Xenofon Koutsoukos。 监视隐形扩散。 知识和信息系统，52（3）：1-29，2017。J6 N. Haghtalab，M.O。Jackson，A.D。Procaccia。 在复杂世界中的信念两极分化：学习理论的观点。 proc。 国家科学院，118（19）E2010144118，2021。 J5 A. Torrico，M。Singh，S。Pokutta，S。Naor，N。Haghtalab，N。Anari。 结构化稳健的supdodular最大化：离线和在线。 通知杂志有关计算的期刊，33（4）：1590–1607，2021。 J4 M. Dud´ık，N。Haghtalab，H。Luo，R.E。 Schapire，V。Syrgkanis和J. Wortman Vaughan。 Oracle效率学习和拍卖设计。 ACM 67（5）：1-57，2020。 J3 M.F. Balcan，N。Haghtalab和C. White。 k-扰动弹性下的中心聚类。 算法上的ACM交易，16（2）：1–30，2020。 J2 A. Blum，J.P。Dickerson，N。Haghtalab，A.D。Procaccia，T。Sandholm和A. Sharma。 无知几乎是幸福：几乎最佳的随机匹配与几个查询。 操作研究，68（1）：16–34，2020。 J1 N. Haghtalab，A。Laszka，A.D。Procaccia，Y。Vorobeychik和Xenofon Koutsoukos。 监视隐形扩散。 知识和信息系统，52（3）：1-29，2017。Jackson，A.D。Procaccia。在复杂世界中的信念两极分化：学习理论的观点。proc。国家科学院，118（19）E2010144118，2021。 J5 A. Torrico，M。Singh，S。Pokutta，S。Naor，N。Haghtalab，N。Anari。 结构化稳健的supdodular最大化：离线和在线。 通知杂志有关计算的期刊，33（4）：1590–1607，2021。 J4 M. Dud´ık，N。Haghtalab，H。Luo，R.E。 Schapire，V。Syrgkanis和J. Wortman Vaughan。 Oracle效率学习和拍卖设计。 ACM 67（5）：1-57，2020。 J3 M.F. Balcan，N。Haghtalab和C. White。 k-扰动弹性下的中心聚类。 算法上的ACM交易，16（2）：1–30，2020。 J2 A. Blum，J.P。Dickerson，N。Haghtalab，A.D。Procaccia，T。Sandholm和A. Sharma。 无知几乎是幸福：几乎最佳的随机匹配与几个查询。 操作研究，68（1）：16–34，2020。 J1 N. Haghtalab，A。Laszka，A.D。Procaccia，Y。Vorobeychik和Xenofon Koutsoukos。 监视隐形扩散。 知识和信息系统，52（3）：1-29，2017。国家科学院，118（19）E2010144118，2021。J5 A. Torrico，M。Singh，S。Pokutta，S。Naor，N。Haghtalab，N。Anari。结构化稳健的supdodular最大化：离线和在线。通知杂志有关计算的期刊，33（4）：1590–1607，2021。J4 M. Dud´ık，N。Haghtalab，H。Luo，R.E。 Schapire，V。Syrgkanis和J. Wortman Vaughan。 Oracle效率学习和拍卖设计。 ACM 67（5）：1-57，2020。 J3 M.F. Balcan，N。Haghtalab和C. White。 k-扰动弹性下的中心聚类。 算法上的ACM交易，16（2）：1–30，2020。 J2 A. Blum，J.P。Dickerson，N。Haghtalab，A.D。Procaccia，T。Sandholm和A. Sharma。 无知几乎是幸福：几乎最佳的随机匹配与几个查询。 操作研究，68（1）：16–34，2020。 J1 N. Haghtalab，A。Laszka，A.D。Procaccia，Y。Vorobeychik和Xenofon Koutsoukos。 监视隐形扩散。 知识和信息系统，52（3）：1-29，2017。J4 M. Dud´ık，N。Haghtalab，H。Luo，R.E。Schapire，V。Syrgkanis和J. Wortman Vaughan。Oracle效率学习和拍卖设计。 ACM 67（5）：1-57，2020。 J3 M.F. Balcan，N。Haghtalab和C. White。 k-扰动弹性下的中心聚类。 算法上的ACM交易，16（2）：1–30，2020。 J2 A. Blum，J.P。Dickerson，N。Haghtalab，A.D。Procaccia，T。Sandholm和A. Sharma。 无知几乎是幸福：几乎最佳的随机匹配与几个查询。 操作研究，68（1）：16–34，2020。 J1 N. Haghtalab，A。Laszka，A.D。Procaccia，Y。Vorobeychik和Xenofon Koutsoukos。 监视隐形扩散。 知识和信息系统，52（3）：1-29，2017。Oracle效率学习和拍卖设计。ACM 67（5）：1-57，2020。J3 M.F. Balcan，N。Haghtalab和C. White。 k-扰动弹性下的中心聚类。 算法上的ACM交易，16（2）：1–30，2020。 J2 A. Blum，J.P。Dickerson，N。Haghtalab，A.D。Procaccia，T。Sandholm和A. Sharma。 无知几乎是幸福：几乎最佳的随机匹配与几个查询。 操作研究，68（1）：16–34，2020。 J1 N. Haghtalab，A。Laszka，A.D。Procaccia，Y。Vorobeychik和Xenofon Koutsoukos。 监视隐形扩散。 知识和信息系统，52（3）：1-29，2017。J3 M.F.Balcan，N。Haghtalab和C. White。k-扰动弹性下的中心聚类。算法上的ACM交易，16（2）：1–30，2020。J2 A. Blum，J.P。Dickerson，N。Haghtalab，A.D。Procaccia，T。Sandholm和A. Sharma。无知几乎是幸福：几乎最佳的随机匹配与几个查询。操作研究，68（1）：16–34，2020。J1 N. Haghtalab，A。Laszka，A.D。Procaccia，Y。Vorobeychik和Xenofon Koutsoukos。监视隐形扩散。知识和信息系统，52（3）：1-29，2017。
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