パート1では、BigPandaのような相関エンジンやPagerDutyのAIOps機能から、Traversal、Resolve.ai、Clericのような、収集済みのアラートを単にクラスタリングするのではなく、インシデントを自律的に調査する専用のAI SREエージェントという新しいカテゴリまで、AIがインシデント対応をどのように変えているかを説明しました。インシデント対応は、仕事の中で最も騒がしく、最も目立つ部分であるため、注目を集めます。しかし、SREの週の時間の使い方を実際に追跡すると、そのかなりの部分はまったく火消しではありません。ITOpsチケット、カオスエンジニアリング、SLOの計算、オンコールスケジューリング、そして午前3時まで誰も読まないランブックの作成と保守という地道な作業です。このパート2では、これらすべてにおいてAIがどのように登場しているかをカバーします。パート1で適用したのと同じルールを適用します。ベンダー報告の数値はベンダー報告としてフラグを立て、ツールの出来がいかに良くても、採用がまだ低い場合は率直に述べます。