我们发表了现在科技:人工智能用于IT运营，2022年第二季度但我们在那方面收集了更多的数据，这些数据需要在未来的AIOps决策中考虑到。其中一个——可能是最大的一个浮出水面的话题——是大量新供应商涌入AIOps领域，正在对AIOps实现的传统视角造成严重破坏。我将在接下来的博客和报告中详细介绍。不过，现在我想重点谈谈最新的AIOps now Tech中收集到的大量数据，特别是该报告中的三个项目。的AIOps数据概述，2022年第二季度除了这三个主题，该报告还详细介绍了其他几个主题，所以一定要查看它。

数字体验仍然落后

越来越多的人在谈论商业成果，但在我们拥有更普遍的数字体验能力之前，这是无法完全实现的。根据收集到的数据，供应商对收集和生成这类感官数据的支持还没有出现在AIOps工具中。我们研究了数字体验类别中的15种不同功能。只有大约40%的供应商支持这些功能的一半。这需要成为一种更广泛的能力，让组织更好地洞察用户行为，并推动积极的业务结果。

OpenTelemetry的互操作性正在增长

供应商面临着巨大的压力，需要满足所有人的需求，互操作性也不例外。他们需要提供本地感知和遥测能力，为客户提供减少技术债务的机会。它们还必须提供广泛的第三方集成功能，因为组织中有大量已经安装的软件和硬件，它们不会很快消失。不要低估他们在这个舞台上面临的艰巨任务，但这并不意味着他们不应该被推动做更多的事情。如果他们想要上升或保持在AIOps供应商排行榜的顶端，这是他们必须克服的挑战。幸运的是，在接受调查的Now Tech供应商中，超过一半已经提供了某种程度的OpenTelemetry支持。另外25%的公司表示，他们在路线图中计划全面支持OpenTelemetry。

如果审计跟踪可以被操纵，那么它们就不可靠

随着我们继续进入自动化和AI/机器学习(ML)驱动的设置，审计跟踪和可审计数据，对信任和透明度将变得更加重要。当被要求描述他们的审计跟踪设计时，绝大多数供应商表示，他们实际上对AIOps提供的部分数据(如果不是全部的话)有正式的审计跟踪。它在可审计的所有数据点之间变化，可由可审计的客户端进行配置。令人惊讶的是，这些供应商中只有大约一半表示，他们的审计追踪是完全锁定的。所以我问你，一个可以被操纵的审计追踪有多可靠?如果不能保证其准确性，解锁的审计跟踪是否真的是审计跟踪?我们将在未来深入探讨这个问题，“你的AI/ML引擎将如何处理在法庭上被推翻的情况?”现在，一定要仔细检查您的技术产品是如何处理审计跟踪的。

片段是好的，但完整的集合更好

上面，我列出了数据概述报告中提到的七个项目中的三个具体项目。我们的Now Tech研究甚至深入了无数其他主题(例如，供应商能够从本地和通过第三方收集的24种不同的感官和遥测数据类型中的哪一种)。如果您是一个面向AIOps实现的组织，那么这份报告可以帮助您了解需要询问的问题。如果您是这个市场的供应商，或者正试图进入这个市场，那么这份报告将帮助您更好地了解如何与同行评估该领域的解决方案。在这两种情况下，我们都对当今可用的东西有了更好的了解。

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