我们如何解决可观察性的数据捕获与支出问题？
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内容提要
DevOps从业者需解读遥测数据以支持商业决策，但面临团队孤立和成本压力。IBM的Yackenovich指出，观察能力应适应变化，确保全面收集数据，避免遗漏关键问题。AI的引入带来了新挑战，需要在成本与系统健康之间取得平衡，IBM建议采用固定价格模型以降低不确定性。
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关键要点
- DevOps从业者需要解读遥测数据以支持商业决策。
- 面临团队孤立和成本压力，确保观察能力适应变化。
- 必须全面收集数据，避免遗漏关键问题。
- AI的引入带来了新的挑战，需要在成本与系统健康之间取得平衡。
- IBM建议采用固定价格模型以降低不确定性。
- 观察系统需要有效分析并对所有利益相关者可访问。
- 集成AI的方式有两种：附加式和阻塞式。
- 成本压力不应迫使企业忽视操作生态系统。
- 观察成本可能占年收入的10%至12%，需要重新分析。
❓
延伸问答
DevOps从业者如何利用遥测数据支持商业决策？
DevOps从业者需要解读遥测数据，以便做出有效的商业决策，确保全面收集数据，避免遗漏关键问题。
IBM对观察能力的建议是什么？
IBM建议观察能力应适应变化，确保全面收集数据，并采用固定价格模型以降低不确定性。
AI的引入对观察系统带来了哪些挑战？
AI的引入使观察系统面临新的挑战，包括如何在成本与系统健康之间取得平衡。
观察成本通常占企业年收入的多少？
观察成本可能占年收入的10%至12%。
如何有效集成AI到观察系统中？
集成AI可以采用附加式和阻塞式两种方式，前者为现有应用添加新服务，后者则将AI集成到关键任务中。
企业在观察系统中面临的主要成本压力是什么？
企业面临的主要成本压力来自于云服务和数据采集费用的上升，尤其是收集遥测数据的高昂成本。
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