IBMがAIopsと可観測性を組み合わせてプロアクティブなインシデント管理を行う方法 from venturebeat.com

マルチクラウド環境をより適切に管理する必要性に対するIBMの対応は、AIopsと可観測性の間の相互作用を可能にすることです。
「ITの[主要な]柱は、インシデントの回避と解決にあります。このデータはすべて可観測性を介して取得されるため、AIが大きな役割を果たし、AIを使用してデータを相互に関連付けるのに役立ちます」とNirmal氏は述べています。
Nirmal氏は、アプリケーションパフォーマンス管理（APM）を確保するには、組織がITインフラストラクチャ全体（ハイブリッドクラウド、マルチクラウド、ファイアウォールの背後）を監視および把握できる必要があると述べました。
データはAIopsの燃料ですが、AIopsデータパイプラインに関するいくつかの課題により、AIopsが無効になる可能性があります。
そこで可観測性が生まれ、AIopsデータパイプラインに沿ったAIバイアスなどの問題の解決に役立ちます。
完全な範囲を取得するために、バージョンはInstana（IBMが2020年に可観測性データ用に取得）で開発され、現在、Turbonomic（IBMがアプリケーションのリソース使用率のために2021年に取得）からデータをオンボードできます。