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代理式轉型：重新定義 AI 時代的可觀測性
AI 問世前，針對「如果發生問題，對業務的影響是什麼？」這個問題，從可觀測性做法的觀點回答是比較簡單的。基本上，可觀測性的目標並無二致：大幅減少影響業務的效能問題、提供客戶最佳的體驗，及避免資金損失。但 AI 引發重大變革，我們必須為此改變做法。
閱讀 Splunk 代理式可觀測性電子書，瞭解以下資訊：
- 代理式可觀測性的核心原則與運作方式。
- 傳統可觀測性窮於應付日益複雜、不可預測的行為與自動化的要求。
- 代理式可觀測性的三大關鍵能力。
- 最佳使用案例，探索如何運用 AI 代理與整合的資料結構，實現符合業務需求的修正及預防問題，同時觀測並管理 AI 系統。
