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买了12种AI可观测性工具,本想提效却筑起数据孤岛
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工具越买越多，IT运维却越来越乱。最新报告揭示：七成以上的企业深陷多达12种监控工具的“碎片化泥潭”，62%的IT部门急需整合，却无一能真正实现单一平台掌控。面对厂商铺天盖地的AI热潮，专家明确警告：AI并非治愈工具泛滥的万能药，盲目引入只会雪上加霜！真正的破局点不在于盲目追赶AI新功能，而在于重新梳理数据与流程的系统性运维转型。
根据Enterprise Management Associates（EMA）近期发布的调研报告，随着各团队纷纷引入专有的监控工具来应对复杂的科技环境，企业IT部门正面临着可观测性工具泛滥的困扰，这家咨询机构针对356名企业IT专业人员进行了问卷调查。
报告显示，四分之三的企业IT部门在云基础设施、网络及服务环境中使用了多达12种可观测性工具。
根据该报告，企业普遍寄望于AI来统一可观测性，目前已有32%的企业将AI广泛应用于IT可观测性领域。EMA ServiceOps研究总监Parker Hathcock在接受采访时表示，这项技术并非解决工具碎片化问题的万能药。“AI确实能有所帮助，但它同时也引入了新的复杂度。”他说。
在企业推进AI转型并追求自动化运维的当下，整合泛滥的可观测性工具正逐渐成为一项战略重点。
EMA在题为《现代IT运维中可观测性统一的现实》的报告中指出，62%受访的企业IT部门认为整合可观测性工具“非常重要”，然而报告也提到，没有一家受访企业能通过单一工具的整合实现真正的“统一视图/单平台监控”。
针对工具泛滥带来的担忧，供应商正致力于通过AI来增强其可观测性平台。今年1月，Snowflake收购了基于AI的可观测性平台Observe，以提升AI驱动型企业的透明度与可视性。
9月15日，Cisco为Splunk增加了全新的可观测性功能。Splunk是该公司于2024年收购的数据、AI及可观测性平台。新闻稿显示，Splunk Agent Observability能让企业实时掌控AI智能体的运行性能以及AI Token的消耗情况。
Parker Hathcock指出，企业需要将可观测性统一视为一项运维转型工程。组织应当首先准确掌握企业的全貌、明确“谁在做什么”、梳理清楚数据与流程。接下来的步骤则是评估各个孤岛化IT团队之间的流程，消除工具冗余，建立共同目标并实现数据共享能力。
报告表明，AI可以通过提供深入洞察和提升跨工具的可视性，在可观测性统一的过程中发挥作用。不过Parker Hathcock也提醒道，AI本身也是IT团队需要去监控的另一个工具，如果部署不当，甚至会加剧工具泛滥的状况。
“采取有条不紊、规划周密的路线去应用AI和自动化才是正确的做法，”他说，“先把数据理顺，不要为了用AI而盲目给自己施加压力。”
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