5 Beispiele, wie KI die Observability stärken kann

KI wird als Obermenge mehrerer Disziplinen definiert. Maschinelles Lernen gehört dazu, Deep Learning und generative KI ebenso. Daraus entstehen neue, disruptive Use Cases, die vieles verändern werden.

Angewandte Observability entwickelt sich künftig parallel zu den schnellen Fortschritten in den Bereichen KI und AIOps. Gegenwärtig gibt es vor allem fünf wichtige Use Cases:

 

• Erkennung von Anomalien
• Eindämmung der Warnmeldeflut
• Aufzeigen von Fehler-Ursachen und angeleitetes Troubleshooting
• Automatisierung und Bereinigung
• Prävention von Ausfällen