如果忽略数据可观察性原则会发生什么

[rumana777]

一旦出现问题，组织通常依靠工程师的直觉来找到问题的根本原因。正如软件工程师 Charity Majors 在回忆她在 MBaaS 平台 Parse 工作的经历时生动地解释的那样，大多数传统的监控工作都是由在公司任职时间最长的工程师进行的，他们可以快速猜出他们系统的问题。这使得高级工程师不可替代，并产生了额外的问题，例如高倦怠率。

使用数据可观测性工具可以消除故障排除中 准确的手机号码列表 的猜测，最大限度地减少停机时间并增强信任。如果没有数据可观测性工具，您可能会遇到停机时间长、数据质量问题以及对新出现的问题反应缓慢等问题。因此，这些问题可能很快导致收入损失、客户流失，甚至损害品牌声誉。

数据可观察性对于处理大量信息且必须不间断地保证其质量和完整性的企业级公司来说至关重要。

数据可观测性的下一步是什么？
数据可观测性是每个组织必不可少的，尤其是从事数据收集和存储的公司。一旦所有工具都到位，就可以开始使用高级方法来优化流程。

机器学习，尤其是大型语言模型 (LLM)，是显而易见的解决方案。它们可以帮助快速扫描数据库、标记异常，并通过发现重复项或添加新的丰富字段来帮助提高整体数据质量。同时，这些算法可以帮助跟踪架构和日志中的变化，提高数据一致性并改善数据沿袭。

然而，选择合适的时间实施 AI 计划至关重要。增强可观察性能力需要资源、时间和投资。在开始使用自定义 LLM 之前，您应该仔细考虑这是否真的会使您组织受益。有时，坚持使用上面列出的标准开源数据可观察性工具可能会更有效率，这些工具已经可以有效地完成工作。