三大头部互联网企业交锋，AI时代可观测边界出现了吗？

主要观点总结

文章讨论了AI与可观测技术如何双向赋能，以及AIOps从实验到生产、从口号到落地的行动路径。文章邀请了三位专家讨论AI时代可观测的新边界，包括AI对可观测性的根本性改变、AI与可观测技术的关系、以及如何构建信任机制。同时，文章也探讨了未来可观测平台的理想图景，以及离“自治运维”的距离。

关键观点总结

关键观点1: AI对可观测性的根本性改变

AI的引入让系统具备一定的语义理解和推理能力，可以对未知问题进行可解释、可验证的分析，从而实现从被动响应转向主动可观测，甚至进一步实现推理与洞察的能力。

关键观点2: AI与可观测技术的关系

传统算法与大模型之间的关系并非对立，而是分工协作、优势互补。大模型具备广泛的知识储备和复杂的推理能力，能处理跨领域、复杂的信息问题，而传统算法在特定场景下表现优异。

关键观点3: 如何构建信任机制

建立信任需要通过大量实践与真实评测，确保模型在“不知道”时能坦诚地说“不会”，不乱编、不幻觉。同时，要控制推广节奏，确保场景效果稳定、用户认可后再推广。

关键观点4: 未来可观测平台的理想图景

未来的可观测平台可能会从一个单纯的平台进化为一个“智能生命体”，具备预测性洞察，提供智能化日常巡检，以及更自然的交互方式。

关键观点5: 离“自治运维”的距离

三到五年内实现“半自治”运维是可行的，部分场景甚至能实现闭环自动化。但要达到完全自治、真正实现所谓“咖啡式运维”，仍有很长的路要走。