金融科技高峰會秋季場
任何推動數位轉型的企業，都希望增進 IT 平台管理效率、提升開發團隊的生產力、避免應用程式計劃外中斷，以及提高數位使用者體驗，而 Dynatrace 正以 AI 驅動可觀測性平台，助力實現這些效益。
文／明雲青
據 Gartner 報告，預估 2028 年會有過半數雲端算力運用在 AI 運算。Dynatrace 銷售總監韓宏智表示，CIO關心議題有三，一是驅動創新，內含加速雲現代化、加強業務流程分析、提供最佳客戶體驗等重點；二是成本最佳化，內含簡化工具擴散、優化基礎架構成本、達成永續目標等重點；三是風險管控，希望改善系統穩定性、效能、韌性，並減少資安風險。
上述目標，可透過「AI＋可觀測性」協助推動。AI 之於可觀測性平台，最重要的角色是大幅加強可視化能力，主動提供業務所需要的資訊，透過 AI 能力，收集海量業務交易相關資料，如效能、指標、日誌、拓樸、程式追蹤等資訊，再予以分析，梳理不同交易節點間連結性及關聯性；而 AI 能協助自動識別版本資訊、自動佈署、自動定義基線、自動關聯分析、自動分析根因、自動通知告警，更進一步達到自動修復、預測系統資源使用、自動維運的境界。
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綜觀 Dynatrace 可觀測性平台蘊含的 AI 技術， Dynatrace使用複合AI模式，GenAI 用於協助用戶調查、分析事件和建立儀表板、報表，偏向提高生產力與提供建議的層次。因果式 AI 用於 End2End 全鏈路分析，提供精準快速的問題定位，事件脈絡演進過程，簡化事件調查過程。
假設有異常事件，此時因果式AI可協助分析該筆異常交易，包括從哪個起點出發、影響到哪些服務、最後造成的影響範圍（時間、交易筆數、交易金額等)。具備完整脈絡的準確資訊可大幅加快問題解決時效。預測式AI透過真實交易流量學習，預測系統資源使用量，搭配自動化機制，動態調整系統資源，更有效率使用資源，達成利用自動化手段來優化基礎架構成本效益。預測式AI 通常被用在雲端環境，例如 Dynatrace 自己便用它來監控、預測雲端資源的縮小放大時間點，每年因而省下數百萬美元。
在數位化時代，企業面臨的競爭更加激烈，一個交易故障或是資安事件，都會對企業造成巨大的挑戰。希望大家都能利用AI來優化運維，提升客戶滿意度與企業競爭力。
(本文授權非營利轉載，請註明出處：CIO Taiwan)
