IT 인프라는 클라우드 컴퓨팅 및 쿠버네티스와 같은 발전으로 인해 기하급수적인 성장을 경험했습니다. 이러한 급속한 확장은 기존 관찰 가능성 도구의 기능을 능가했습니다. 인프라의 복잡성 증가는 데이터 볼륨 관리, 데이터 무결성 보장, 신호 상관 관계 설정에 상당한 어려움을 야기합니다. 이러한 문제들은 효과적인 근본 원인 분석을 방해하여 IT 전문가들이 뒤처지게 만듭니다. 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 이러한 격차를 해소하는 데 중요한 해결책으로 부상하고 있습니다. AI는 관련 없는 원격 측정 데이터를 필터링하여 높은 신호 대 잡음비를 유지하는 데 도움을 줄 수 있습니다. AI 비서는 지식을 민주화하여 모든 SRE(Site Reliability Engineer)가 도구와 정보에 동등하게 접근할 수 있도록 합니다. 또한 AI는 오류를 해석하고 다양한 소스의 데이터를 상관 관계를 설정하여 근본 원인 분석을 크게 가속화합니다. 이러한 AI 기반 기능은 최신 관찰 가능성 관행을 위해 필수적입니다.