IT+可观察性2023年预测：当可观察性成为赌注时， 自动化将成为下一个 区分因素


机器学习将简化和改善所有业务成果，从应用 程序性能到改进的安全检测。“在所有这些情况下，ML  提供了更好、更准确的见解，因此我们可以看到接下来 会发生什么，并协调最佳应对措施。”她说。 “让自动化变得更智能是下一个飞跃。”欧洲、中东、非洲 地区首席技术顾问 Mark Woods 说。


“自动化剧本是一 回事，这样一来，一个人会做的事情会以更快的速度和 更大的规模发生。但是下一步将是更一般化的学习在自 动化中的应用。不仅仅是为某项特定任务而学习，而是 在某个领域进行培训，然后在许多领域应用。”  这将包括一系列的事情，从发生系统中断和网络攻 击时的警报和响应，到简化外围流程和加快发布速 度。Splunk 高级应用科学家 Subho Majumdar 提出了 流程自动化，以更有效地培养新人才。


“我们有很多文件，新工程师加入公司时可能需要阅读它 们。”他说。“想象一下通过使用 ML 来自动化入职流程。 大型语言模型可以分析所有内部文档和维基百科，为 新员工提供特定角色的建议。” 从新员工入职培训到客户可以与之聊天的聊天机器人， 再到更强的应对威胁和性能问题的弹性，自动化将成为 下一个大事件。 几年后，就像可观察性一样，它有望成为基础。






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