Инфраструктура ИТ пережила экспоненциальный рост, вызванный такими достижениями, как облачные вычисления и Kubernetes. Это быстрое масштабирование опередило возможности традиционных инструментов наблюдаемости. Растущая сложность инфраструктуры создает значительные проблемы в управлении объемом данных, обеспечении целостности данных и корреляции сигналов. Эти проблемы мешают эффективному анализу причин, оставляя ИТ-специалистов в затруднительном положении. Искусственный интеллект и машинное обучение эmerge как ключевые решения для преодоления этого разрыва. ИИ может помочь поддерживать высокий коэффициент сигнал-шум, фильтруя нерелевантные телеметрические данные. Помощники ИИ демократизируют знания, наделяя всех инженеров по обеспечению работоспособности (SRE) равным доступом к инструментам и информации. Кроме того, ИИ значительно ускоряет анализ причин, интерпретируя ошибки и коррелируя данные из различных источников. Эти возможности, основанные на ИИ, являются существенными для модернизации практик наблюдаемости.