AI 智能体推高遥测成本，使网络可观测性复杂化

AI 智能体正在增加遥测成本，并使网络可观测性变得更加困难，据 Network World 报道。这一趋势突显了在企业网络和云环境中部署自主或半自主软件系统的组织所面临的日益严重的运营问题。

遥测是用于了解系统运行情况的运营数据，通常包括日志、指标和追踪。网络可观测性利用这些数据来帮助技术团队识别应用程序、基础设施和服务中的停机、性能问题和异常行为。

AI 智能体可能会增加复杂性，因为它们引入了另一层必须进行监控和理解的软件活动。随着组织扩大对智能体的使用，团队可能需要重新考虑如何在控制相关成本的同时，收集、保留和分析遥测数据。

随着 AI 驱动的工作负载变得越来越普遍，这一问题对网络和安全运营至关重要。在不产生难以管理的庞大运营数据量的情况下保持有用的可见性，可能是采用基于智能体工具的企业需要重点考虑的问题。