XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System可观察性
构建具有AI可观察性和安全性的负责人AI
提琴手是负责人AI的多合一AI可观察性和安全平台。监视和分析功能提供了一种通用语言，集中控制和可行的见解，以使生产ML模型，Genai和LLM应用具有信任。Fiddler Trust Service是该平台不可或缺的一部分，为LLM应用程序提供了质量和节制控件。由成本效率，特定于任务和可扩展的提琴手开发的信任模型（包括用于安全环境的空调部署）提供支持，它提供了行业中最快的护栏。
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。
增强基础设施可观察性：用于主动监测和异常检测的机器学习
摘要本研究解决了基础设施可观察到的主动异常检测和有效资源管理的关键挑战。引入了一种创新的基础架构监视方法，这项工作将机器学习模型集成到可观察性平台中，以增强实时监视精度。采用微服务体系结构，拟议的系统促进了迅速而积极的异常检测，解决了在升级之前通常无法预测潜在问题的传统监测方法的局限性。该系统的核心在于其使用随机森林，梯度增强和支持向量机算法的预测模型，以预测关键的度量行为，例如CPU使用和内存分配。与传统监测方法相比，与传统监控方法相比，梯度BoostingRegressor模型的渐变bloostingRegressor模型可以强调该系统的功效，而梯度BoostingRegressor模型可预测请求率的R²得分为0.86，而RantlyForestRegressressor模型可将平均平方误差显着降低2.06％。这些发现不仅证明了机器学习在增强可观察性方面的潜力，而且为更具弹性和适应性的基础设施管理铺平了道路。
Dell Apex AIOPS基础架构可观察性：详细评论
APEX AIOPS基础架构可观察性是一个基于云的AIOPS应用程序，可提供简单而主动的监视和对您的dell IT基础架构的故障排除，包括与VMware集成。它利用机器学习通过智能，全面和预测分析来主动监控和测量服务器，存储，融合，超融合，数据保护和网络设备的整体健康状况。基础架构可观察性可用于有效的Prosupport（或更高）合同的产品，无需额外费用。可观察性托管在Dell Technologies Private Cloud上，该云高度可用，容忍故障，并保证了4小时的灾难恢复SLO。
Jitendra Malik Arthur J. Chick教授，加利福尼亚州伯克利大学EECS分校，加利福尼亚州伯克利大学94720电子邮件：malik@berkeley.edu 逆增强算法学习 艾玛·皮尔森（Emma Pierson） - 人@EECS 使用自适应对手平滑分析 - 人@EECS 在部分可观察性下符合道德符合的自主系统 Nika Haghtalab-人@EECS 长马计划的离散预测表示 Vongani H. Maluleke-人@EECS
经验研究科学家，元，元，2020年，兼职（兼职）研究科学总监和网站负责人，Facebook人工智能智能研究，Menlo Park，2018年和2019年EECS部主席，EECS，UC Berkeley，UC Berkeley，2016- 2017年，2016年至2017年访问研究科学家，Google，Google，2015-2016成员，2015-2016成员，2015-2016委员会，2015-2011113-220。工程学院，2010 - 2012年，自2009年1月以来，加州大学伯克利分校生物工程教授。主席，伯克利分校EECS部，2004 - 2006年。主席，计算机科学部，EECS，加州大学伯克利分校，2002- 2004年。科学主任，雅虎！研究伯克利研究，2007年1月至6月（访问）教授，EECS，UC Berkeley，自1996年7月起。EECS副教授，加州大学伯克利分校，1991年7月至6月1996年。EECS助理教授，加州大学伯克利分校，1986年1月至6月1991年。成员，伯克利分校的视觉科学与认知科学团体。
加速M-21-31用Gigamon深入可观察性管道记录成熟度
•正确格式化，准确的时间戳，而传统设备生成的日志包括其自己的时间戳，网络流量和基于网络的元数据依赖于准确，精确的时间戳。考虑到M-21-31的主要目标是协助取证，了解不同事件的精确顺序，尤其是数据运动，对于成功是必不可少的。gigamon时间戳可以以非干扰方式应用于网络，在进入深度可观察性管道中的时间戳，也可以选择地从Gigamon软件（无论是基于设备还是虚拟化）上出现。gigamon在TA200设备中使用精度时间协议（PTP），可以根据需要在全球和端口上配置。PTP时间戳可以提供纳秒分辨率，从而使不仅时间，而且还可以证明通过网络查看的特定事件的顺序。
通过可观察性和碳意识定价弥合无服务器中的可持续性差距
无服务器计算由于其高可扩展性，易用服务器管理和成本效益而成为主流云构成的主流云。随着云数据中心的碳足迹急剧上升，理解和最小化无服务器功能的碳影响变得至关重要。无服务器功能的独特特征，例如事件驱动的调用，按需付费计费模型，短执行持续时间，短暂运行时以及基础设施基础结构的不透明，在有效的碳计中构成挑战。在本文中，我们认为应扩展当前的碳估计方法，以在无服务器设置中进行更准确的碳核算，并提出了与无服务器计算的上下文相符的基于USES和分配的碳模型。我们还阐明了无服务器系统和计费模型如何使其在财务上没有吸引力，以优先考虑广泛的用户和开发人员的可持续性。为了解决这个问题，我们提出了一种新的碳感知定价模型，并评估了其通过更好的计费和碳效率来对开发人员进行可持续实践的能力。
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。
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。
