Neugestaltung des Beobachtbarkeit mit Kontext und Agenten
Zusammenfassung
- Hebt hervor, dass Beobachtbarkeit aktuelle Beobachtbarkeit reaktiv Beobachtbarkeit und sich auf die Überwachung von Grundlagen wie Schema-Drift und Alarmrauschen konzentriert, ohne die Ursachen zu beheben.
- Erläutert die Rolle des Model Context Protocol (MCP) als gemeinsame Sprache, die KI den geschäftlichen Kontext und die Herkunft liefert, die erforderlich sind, um zu vertrauenswürdigen Beratern zu werden.
- Unterscheidet sich von Actians Data Beobachtbarkeit durch seine kontrollierten Fähigkeiten, die es KI-Agenten ermöglichen, aktiv an Zuverlässigkeits-Workflows teilzunehmen.
- Führt Beobachtbarkeit ein, die Signale auswerten und Auswirkungen in geschäftlicher Hinsicht erklären, anstatt nur Benachrichtigungen zu versenden.
- Positioniert den Wandel hin zu autonomer, agentenbasierter Zuverlässigkeit als strategische Notwendigkeit, um KI verantwortungsbewusst zu skalieren und manuelle Eingriffe zu reduzieren.
Branchenanalysten sind sich zunehmend über eine zentrale Erkenntnis einig: KI-Initiativen haben Schwierigkeiten, sich zu skalieren, nicht wegen der Grenzen der Modelle, sondern weil Unternehmen keine vertrauenswürdigen, kontextbezogenen Datengrundlagen haben. Untersuchungen von Unternehmen wie Gartner und Forrester weisen immer wieder darauf hin, dass Metadaten , Herkunft und Governance Metadaten Voraussetzungen für eine vertrauenswürdige und erklärbare KI sind, insbesondere wenn Unternehmen über Pilotprojekte hinaus zu autonomeren Systemen übergehen.
Die Herausforderung, zuverlässige Daten für KI sicherzustellen, zeigt sich besonders deutlich in Beobachtbarkeit. Obwohl der Markt echte Fortschritte bei der Erkennung von Problemen in Datenpipelines und Datensätzen gemacht hat, sind die meisten Plattformen nach wie vor stark auf menschliche Interpretation angewiesen, um zu erklären, warum Probleme auftreten und was sie für das Unternehmen bedeuten. Da Anbieter nun damit beginnen, MCP-ähnliche Konnektivität und frühe Agentenkonzepte einzuführen, bewegt sich die Branche eindeutig in die richtige Richtung – allerdings ungleichmäßig und mit erheblichen Unterschieden in Bezug auf Tiefe und Reife.
In diesem Zusammenhang sollte die Winterversion von Actian, dieMCP Server und Data Beobachtbarkeit für Data Beobachtbarkeit umfasst, verstanden werden: nicht als isolierte Funktionen, sondern als ergänzende Fähigkeiten , Kontext und Argumentation in Data Beobachtbarkeit einzubringen.
Der Markt heute: Nützlich, aber reaktiv
Beobachtbarkeit heutigen Beobachtbarkeit basieren weitgehend auf der Überwachung der Aktualität Datensatz Daten, Datensatz , der Schemaabweichung und statistischer Anomalien in Datenpipelines – eine notwendige Grundlage, die jedoch allein nicht mehr ausreicht. Viele Plattformen wenden Maschinelles Lernen an, Maschinelles Lernen Alarmmeldungen zu reduzieren, und einige fügen Konversationsschnittstellen oder Copiloten hinzu, um Benutzern bei der Untersuchung von Vorfällen zu helfen.
Dennoch bestehen in dieser Kategorie weiterhin drei strukturelle Einschränkungen:
- Der Kontext bleibt fragmentiert. Beobachtbarkeit erkennen Signale für die Datenzuverlässigkeit, aber Geschäftsdefinitionen, Herkunft und Metadaten befinden sich Metadaten an anderer Stelle.
- Die Ursachenanalyse erfolgt nach wie vor manuell. Warnmeldungen lösen eine Untersuchung aus, aber keine Lösung.
- KI bleibt eher unterstützend als autonom. Copiloten fassen Probleme zusammen, denken jedoch selten über Pipelines hinweg oder ergreifen Maßnahmen.
Das Ergebnis ist ein reaktives Betriebsmodell, das mit dem Wachstum der Datenökosysteme und der zunehmenden Verbreitung von KI immer schwieriger aufrechtzuerhalten ist.
MCP: Eine gemeinsame Sprache für Beobachtbarkeit
Es ist wichtig zu erkennen, dass MCP auf dem Beobachtbarkeit zunehmend an Bedeutung gewinnt und immer mehr Anbieter mit MCP-ähnlichen Integrationen experimentieren. Allerdings bieten zwar einige Anbieter Fähigkeiten Beobachtbarkeit an, doch die meisten Angebote basieren nach wie vor auf herkömmlichen APIs oder Webhook-basierten Ansätzen, die eine individuelle Entwicklung erfordern, um eine Verbindung mit KI-Assistenten oder agentenbasierten Frameworks herzustellen. Selbst wenn MCP vorhanden ist, sind die Implementierungen in der Regel schreibgeschützt und zeigen Vorfälle, Anomalien und den Überwachungsstatus an, sodass KI Menschen dabei helfen kann, Probleme effizienter zu untersuchen.
Unterschiede bestehen in der Art und Weise, wie MCP angewendet wird.
Da MCP zunehmend in Beobachtbarkeit eingesetzt wird, nutzen die meisten Anbieter es als schreibgeschützte Schnittstelle, die Vorfälle, Anomalien und den Überwachungsstatus anzeigt, damit KI-Assistenten Menschen dabei helfen können, Probleme effizienter zu untersuchen. Beobachtbarkeit von Actian ist anders konzipiert: Durch die Aktivierung kontrollierter Fähigkeiten ermöglicht es KI-Agenten, über die Analyse hinauszugehen und sich aktiv an Zuverlässigkeits-Workflows zu beteiligen, indem sie Aktionen automatisieren, anstatt Probleme lediglich zusammenzufassen.
Metadaten KI-Agenten und LLMs Metadaten dem geschäftlichen Kontext – Definitionen, Herkunft und Governance –, der sie von eloquenten Ratschlägern zu vertrauenswürdigen Beratern macht.
Agenten: Erweiterung der Beobachtbarkeit
Beobachtbarkeit von Actian bauen auf dieser Grundlage auf. Anstatt bestehendeFähigkeiten zu ersetzen, erweitern sie diese.
Während heutige Tools in erster Linie erkennen und benachrichtigen, sind Agenten darauf ausgelegt, Datenüberwachungssignale zu analysieren, Probleme über Pipelines hinweg zu korrelieren und die Auswirkungen in geschäftlicher Hinsicht zu erklären. Mit der Zeit können sie auch Korrekturmaßnahmen unterstützen und so die Abhängigkeit von manuellen Eingriffen verringern.
Dies ist kein radikaler Wandel. Die Agenten führen die Autonomie schrittweise ein, entsprechend der Art und Weise, wie Unternehmen die Automatisierung in der Praxis umsetzen.
Warum das wichtig ist
Für CDOs, Datenplattform-Verantwortliche und KI-Teams sind die Auswirkungen klar:
- Beobachtbarkeit gemeinsamen Kontext hat Schwierigkeiten, agentische KI zu unterstützen.
- Agenten ohne einen geregelten Datenkontext bergen ebenso viele Risiken wie Vorteile.
- Inkrementelle Autonomie, die auf einem vertrauenswürdigen Datenkontext basiert, lässt sich besser skalieren als mutige Neufassungen.
Der Ansatz von Actian spiegelt diese Realitäten wider. MCP schafft eine gemeinsame Sprache für Vertrauen. Agenten bringen Argumentation und Autonomie ein. Eine breitere Plattformausrichtung steigert den Wert im Laufe der Zeit.
Abschließende Perspektive
Viele Anbieter sind bestrebt, ihre Produkte Beobachtbarkeit „KI-gestützte Beobachtbarkeit zu bezeichnen. Analysten betonen hingegen weiterhin, dass Vertrauen, Kontext und Erklärbarkeit die eigentlichen Hindernisse für den Erfolg der KI sind.
Durch die Verankerung Beobachtbarkeit einem gemeinsamen Kontext und deren Erweiterung um Agenten, die nicht nur alarmieren, sondern auch Schlussfolgerungen ziehen können, ebnet Actian einen pragmatischen Weg hin zu autonomeren, vertrauenswürdigeren Datenoperationen.
Für Unternehmen, die ernsthaft daran interessiert sind, KI verantwortungsbewusst zu skalieren, ist dieser Unterschied nicht theoretischer Natur. Er ist strategischer Natur.
Sehen Sie sich dieses Video an, das unsere Data Beobachtbarkeit in Aktion zeigt!
Bleiben Sie in Verbindung
Datenanalysen, die Ihnen geliefert werden.
(z. B. sales@..., support@...)
