企业IT组织正面临可观测性工具泛滥的挑战，各团队为监控复杂技术环境而各自采用专属工具，这一现象在企业管理协会（EMA）近期发布的研究中得到证实。该咨询公司为此次报告调查了356名企业IT专业人士。
报告发现，四分之三的企业IT组织在云基础设施、网络和服务环境中使用多达12种可观测性工具。企业期望AI能够帮助统一可观测性体系，报告显示32%的组织已在IT可观测性领域广泛应用AI技术。
EMA服务运维研究总监帕克·哈斯科克告诉CIO Dive，这项技术目前尚不能成为解决工具碎片化问题的万能药。他表示："AI确实有帮助，但也会增加复杂性。"
随着企业在持续推进AI转型的同时追求自动化运营，统一可观测性工具的泛滥问题正成为业务战略重点。
在EMA发布的《现代IT运营中可观测性统一的现实》报告中，62%的受访企业IT组织表示，整合可观测性工具"非常重要"。然而，报告显示，没有一家受访组织通过工具整合实现了"单一视图"管理。
针对工具泛滥问题，供应商们正致力于通过AI增强其可观测性平台。今年1月，Snowflake收购了AI驱动的可观测性平台Observe，旨在为AI驱动型企业提供更强的可见性和透明度。
9月15日，思科为Splunk新增了可观测性功能，该数据、AI与可观测性平台由思科于2024年收购。据新闻稿介绍，Splunk智能体可观测性功能可让组织实时查看AI智能体的性能表现以及AI Token消耗情况。
哈斯科克表示，企业需要将可观测性统一视为一项运营转型项目。组织应首先准确掌握企业内部情况，明确"谁负责什么"、数据分布及流程状况。下一步是评估各孤立IT团队间的流程，消除工具冗余，建立共同目标，并构建数据共享能力，哈斯科克说道。
报告指出，AI可以通过提供洞察力和提升跨工具可见性，在可观测性统一中发挥作用。但哈斯科克表示，这仍然是IT团队需要监控的另一个工具，如果实施不当，反而可能造成更多工具泛滥问题。
他表示："采取审慎且有计划的方式来使用AI和自动化才是正确的做法。首先要理清数据，不要为了用AI而强行部署AI。"
Q&A
Q1：企业IT组织目前普遍使用多少种可观测性工具？
A：根据EMA的研究报告，四分之三的企业IT组织在云基础设施、网络和服务环境中使用多达12种可观测性工具。
Q2：AI能否解决可观测性工具泛滥的问题？
A：AI可以提供帮助，但并非万能药。它能提供洞察力并提升跨工具的可见性，但如果实施不当，AI本身也可能成为需要监控的额外工具，反而加剧工具泛滥问题。
Q3：企业应该如何应对可观测性工具统一的问题？
A：企业需要将其视为一项运营转型项目，首先准确掌握"谁负责什么"、数据和流程情况，然后评估各IT团队间的流程以消除工具冗余，建立共同目标并实现数据共享。
