隨著軟件系統變得越來越復雜，可觀察性（根據系統外部輸出了解系統內部狀態的能力）已成為開發人員和運營團隊的一項關鍵實踐。

傳統的可觀測性方法難以跟上現代應用的規模和復雜性。隨著遙測數據量的增加，導航變得成本高昂且復雜。進入人工智能及其徹底改變可觀察性的承諾。

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AI 可觀測性是監控和了解 AI 基礎設施本身的實踐，例如大型語言模型 (LLM)、檢索增強生成 (RAG) 系統和其他 AI 組件。隨著 AI 系統在生產環境中越來越受歡迎，其性能和可信度至關重要。

例如，假設一家電子商務公司使用 LLM 生成個性化產品描述。監控 LLM 的表現、檢測潛在偏見并確保其輸出與公司的品牌和價值觀相符，這些都屬于 AI 可觀察性的范疇。

另一方面，人工智能驅動的可觀察性探索了人工智能功能如何增強和改變傳統的軟件可觀察性工具和實踐。這種方法利用人工智能技術來改善可觀察性的各個方面，從數據收集和分析到可視化和洞察。

人工智能驅動的可觀察性：重新構想監控和洞察

人工智能驅動的可觀察性探索了人工智能如何徹底改變我們在傳統軟件系統中處理可觀察性的方式。讓我們來看看人工智能可以產生重大影響的一些領域。

數據收集和采樣

可觀測性的最大挑戰之一是確定要收集哪些遙測數據以及要采樣多少數據。異常檢測和智能采樣等人工智能技術可以通過識別相關模式并優先考慮最有價值的數據點來幫助優化數據收集。

例如，人工智能模型可以實時分析日志數據并檢測異常模式或事件。然后，它可以相應地動態調整采樣率或數據收集策略。

可觀察性副駕駛：對話式故障排除

人工智能驅動的可觀察性最令人興奮的前景之一是可能開發出“可觀察性副駕駛”。這將是一個人工智能助手，可以分析日志、指標和跟蹤，識別根本原因等等。這個副駕駛的獨特之處在于它能夠進行自然對話。

開發人員無需編寫復雜的查詢并篩選來自多個系統的日志，而是可以用通俗易懂的語言提出開放式問題，就像他們正與知識淵博的同事一起嘗試調試問題一樣。由自然語言處理 (NLP) 和機器學習 (ML) 提供支持的可觀察性副駕駛可以理解這些查詢，分析相關的可觀察性數據，并提供可行的見解和建議。

 這種對話式 AI 故障排除方法可以顯著減少開發人員解決問題所需的時間和精力，并降低那些不太熟悉可觀察性工具和查詢語言的開發人員的進入門檻。

數據存儲和管理

傳統的可觀測性工具通常依賴時間序列數據庫來存儲和管理遙測數據。隨著可觀測性數據的數量和種類不斷增長，這些數據庫的管理成本和復雜性也會不斷增加。

人工智能可能會改變我們存儲和管理可觀測數據的方式。人工智能模型可以學習模式并以更高效的方式匯總數據，而不是逐字存儲原始數據，從而降低存儲成本并提高查詢性能。

例如，AI 模型可以分析日志數據并識別重復出現的模式或冗余信息。然后，它可以存儲這些模式的壓縮表示以及元數據和指向原始日志條目的指針，從而有效減少整體存儲空間，同時保留在需要時重建和分析完整數據集的能力。

預測可觀測性

雖然傳統的可觀測性工具擅長提供對當前和過去系統狀態的可見性，但人工智能可以釋放預測和主動解決未來問題的能力。通過分析歷史可觀測性數據并識別模式，人工智能模型可以對潛在問題做出預測。

例如，人工智能驅動的可觀察性解決方案可以分析來自 Web 應用程序的日志、指標和跟蹤，同時考慮流量模式、用戶行為和基礎設施擴展事件等因素。利用這些數據，人工智能模型可以預測即將到來的高負載或潛在瓶頸時期，并提前提醒開發人員或運營團隊。

這些 AI 模型可能不僅限于簡單的警報，還能提供切實可行的建議，以緩解或預防預測的問題。系統可能會根據預測的工作負載建議擴展特定的微服務、調整數據庫配置或實施緩存策略。

挑戰和注意事項

雖然人工智能驅動的可觀察性的潛力令人興奮，但也有幾個挑戰和注意事項需要牢記：

數據隱私和安全：可觀測性數據通常包含敏感信息，例如用戶數據、系統配置和應用程序日志。組織必須確保用于可觀測性的任何 AI 系統都遵守嚴格的數據隱私和安全協議。在 AI 模型處理可觀測性數據之前，應對其進行適當的匿名化或編輯。

數據所有權和共享：由于擔心數據所有權和知識產權，一些組織可能不愿意與第三方 AI 提供商共享可觀測性數據。這可能會限制采用 AI 驅動的可觀測性解決方案，尤其是以基于云的服務提供的解決方案。

信任和可解釋性：雖然 AI 模型可以提供有價值的見解和建議，但開發人員和運營團隊可能會猶豫是否盲目信任這些建議，而不清楚背后的原因。AI 驅動的可觀察性解決方案必須優先考慮可解釋性和透明度，讓用戶了解 AI 決策和建議背后的理由。

技能和文化采用：采用人工智能驅動的可觀察性可能需要提高開發和運營團隊的技能，并實現組織內部的文化轉變。團隊必須愿意接受新技術和工作流程，領導者必須提供必要的培訓和支持，以確保采用過程順利進行。

盡管存在這些挑戰，人工智能驅動的可觀察性的潛在優勢是巨大的，能夠成功解決這些問題的組織可能會在卓越運營、彈性和創新方面獲得競爭優勢。

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