可觀察性是指通過檢查系統(tǒng)的外部輸出（如日志、指標(biāo)和跟蹤）來了解系統(tǒng)的內(nèi)部狀態(tài)。可觀察性源自控制理論，是指無需直接訪問即可推斷系統(tǒng)內(nèi)部正在發(fā)生的事情的能力。

為了直觀地了解可觀察性，我們可以以人體為例。我們不需要剖開身體就能了解其內(nèi)部狀態(tài)。通過測量體溫、心率或血壓等外部信號，我們可以推斷出內(nèi)部發(fā)生了什么。同樣，在軟件系統(tǒng)中，可觀察性使我們能夠評估應(yīng)用程序的健康狀況、性能和行為，而無需直接訪問其內(nèi)部流程。

TestComplete 是一款自動化UI測試工具，這款工具目前在全球范圍內(nèi)被廣泛應(yīng)用于進行桌面、移動和Web應(yīng)用的自動化測試。

TestComplete 集成了一種精心設(shè)計的自動化引擎，可以自動記錄和回放用戶的操作，方便用戶進行UI（用戶界面）測試，該工具提供了腳本和圖形化界面操作支持。

SmartBear工具下載 

傳統(tǒng)監(jiān)控側(cè)重于跟蹤預(yù)定義的指標(biāo)或事件，回答諸如“服務(wù)器宕機了嗎？”或“CPU 使用率是多少？”之類的問題。可觀察性則更進一步，實現(xiàn)了開放式探索，例如“為什么這個用戶會遇到延遲？”或“是什么導(dǎo)致了這種意外行為？”

通過提供對系統(tǒng)健康、性能和行為的可操作見解，可觀察性使團隊能夠主動應(yīng)對挑戰(zhàn)，確保可靠性和無縫的用戶體驗。

人工智能可觀測性的興起

AI 可觀測性建立在傳統(tǒng)可觀測性原則的基礎(chǔ)上，將其擴展為監(jiān)控和了解 AI 系統(tǒng)的獨特組件。傳統(tǒng)可觀測性側(cè)重于日志、跟蹤和性能數(shù)據(jù)等軟件指標(biāo)，而 AI 可觀測性則涵蓋更廣泛的變量，例如模型輸出、決策模式和不同條件下的行為。它提供了對 AI 系統(tǒng)如何運作以及它們做出特定決策的原因的洞察。

人工智能可觀察性的挑戰(zhàn)

AI 可觀測性帶來了一系列獨特的挑戰(zhàn)，與傳統(tǒng)的軟件可觀測性截然不同。這些獨特屬性要求采用一種先進的方法來監(jiān)控和理解 AI 系統(tǒng)。

• 人工智能系統(tǒng)缺乏透明度：人工智能模型通常充當(dāng)“黑匣子”，產(chǎn)生沒有明確解釋的輸出。這種缺乏透明度會增加錯誤、偏見和意外后果的風(fēng)險。
• 看不見的錯誤：AI 系統(tǒng)可能會引入傳統(tǒng)開發(fā)中通常不會遇到的獨特錯誤和不一致問題。意外的模型行為或自動決策的意外后果等問題需要一種新型的監(jiān)控。
• 監(jiān)控 AI 行為，而不僅僅是性能：傳統(tǒng)的可觀察性工具旨在監(jiān)控系統(tǒng)性能，例如延遲、資源使用情況和正常運行時間。然而，AI 系統(tǒng)需要更廣闊的視角來跟蹤模型行為、檢測漂移并識別系統(tǒng)性能之外的意外輸出。
• 責(zé)任和信任：許多組織依賴第三方人工智能模型，這引發(fā)了人們對其準(zhǔn)確性、合規(guī)性和可靠性的質(zhì)疑。
• 技能和文化差距：AI 系統(tǒng)仍然相對較新，許多團隊缺乏實施有效可觀察性實踐所需的技能或經(jīng)驗。如果沒有正確的專業(yè)知識和思維方式，組織可能難以充分實現(xiàn) AI 可觀察性的好處。
• 復(fù)雜的調(diào)試：與確定性代碼不同，AI 輸出可能根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)、上下文或環(huán)境因素而變化，這使得根本原因分析更具挑戰(zhàn)性。
  
  

企業(yè)越來越多地將聊天機器人、推薦系統(tǒng)和預(yù)測分析等人工智能功能整合到其運營中。這些技術(shù)帶來了創(chuàng)新，但也帶來了風(fēng)險。以加拿大航空為例，該公司部署的聊天機器人做出了意想不到的承諾，造成了客戶服務(wù)問題。即使是谷歌這樣的科技巨頭也因人工智能功能行為不可預(yù)測而面臨公眾尷尬。這些事件凸顯了組織不僅需要監(jiān)控其人工智能系統(tǒng)是否正常運行，還需要監(jiān)控其是否按預(yù)期運行的迫切需要。

人工智能可觀測性領(lǐng)域的機遇

雖然 AI 可觀測性帶來了挑戰(zhàn)，但它也為提高 AI 系統(tǒng)的可靠性、可擴展性和可信度提供了重要機會。GenAI 引入的抽象層允許開發(fā)人員更快地構(gòu)建復(fù)雜的系統(tǒng)，從編碼轉(zhuǎn)向編排 AI 生成的組件。雖然這加速了開發(fā)，但也增加了風(fēng)險，因為開發(fā)人員失去了對底層流程的精細(xì)控制。為了解決這些問題，AI 系統(tǒng)的可觀測性必須不斷發(fā)展以提供：

• 更深入的洞察：可以解碼人工智能決策背后的邏輯并提出可操作洞察的工具。
• 道德護欄：根據(jù)預(yù)期用例驗證人工智能行為并標(biāo)記偏差的系統(tǒng)。
• 人為監(jiān)督：維持問責(zé)的機制，確保人工智能增強而不是破壞系統(tǒng)可靠性。

在 SmartBear，可觀察性始終致力于幫助開發(fā)人員和團隊維護高質(zhì)量、可靠的系統(tǒng)。隨著軟件格局隨著人工智能的興起而發(fā)展，我們對可觀察性的看法也隨之變化，以應(yīng)對這些新挑戰(zhàn)，同時堅守我們的核心使命：簡化復(fù)雜性并提供切實可行的見解。

• 為團隊提供可操作的見解： SmartBear 優(yōu)先考慮解決實際問題的見解，超越表面層面的指標(biāo)來回答諸如“為什么會發(fā)生這個問題？”之類的開放式問題。
• 以用戶為中心的設(shè)計：我們強調(diào)清晰、可操作的見解，而不是令人不知所措的儀表板，從而使團隊更容易做出明智的決策。
• 支持開發(fā)人員的發(fā)展：隨著開發(fā)人員轉(zhuǎn)向協(xié)調(diào) AI 組件，SmartBear 提供支持他們不斷變化的角色和職責(zé)的工具。
• 確保信任和質(zhì)量：我們的解決方案使團隊能夠充分了解他們的系統(tǒng)，同時保持高質(zhì)量的性能，從而建立信任。

人工智能驅(qū)動世界中可觀察性的未來

從傳統(tǒng)可觀測性向 AI 可觀測性的演變是不可避免的，也是必要的。在應(yīng)對這一轉(zhuǎn)變的過程中，開發(fā)人員和組織必須采用新的策略和工具，以跟上 GenAI 的變革性影響。通過投資透明度和問責(zé)制，我們可以充分利用 GenAI 的潛力，同時防范其復(fù)雜性，最終建立信任并加速創(chuàng)新。

對進步和監(jiān)督的雙重關(guān)注將確保可觀察性仍然是人工智能時代強大、可靠的軟件開發(fā)的支柱。

準(zhǔn)備好應(yīng)對挑戰(zhàn)并抓住 AI 可觀察性帶來的機遇了嗎？SmartBear 可幫助您駕馭這一不斷變化的形勢。詳細(xì)了解 SmartBear Insight Hub，了解我們的解決方案如何幫助您的團隊保持信任、確保質(zhì)量并自信地采用 AI 驅(qū)動的系統(tǒng)。

【慧都】提供SmartBear旗下: API測試SoapUI Pro、代碼審查Collaborator、內(nèi)存性能分析AQtime Pro等眾多軟件正版授權(quán)、最新下載、后買咨詢等服務(wù)，歡迎咨詢在線客服