这些日子很难成为IT Ops的一部分。 您的公司可以在公共云和私有云之间运行，在许多情况下也可以在内部数据中心运行。 同时你的开发人员正在更快地生成更多的代码 了ScienceLogic 想要帮助它发布最新版本， 科学逻辑SL1 。
正如Dave Link公司首席执行官所看到的，我们看到这种技术影响力的巨大汇合非常迅速。 他表示，这个版本的目标只不过是关于应用程序如何运作的综合全面视图，以及构成并连接到该应用程序的不同部分如何影响其性能。
“每个首席信息官都想知道他们关键任务业务服务的健康状况，只有这样才能看到整个系统，”Link说。
当然，部分问题是信息量巨大。 随着这种增加，对于人类来说，即使是我们中技术最熟练的人，也几乎不可能了解哪些特定因素可能会导致应用程序行为失常。 开发人员生成新代码的速度进一步加剧了这个问题。
Murali Nemani，CMO at 了ScienceLogic， 这就是人工智能和机器学习的起点。 “问题的一部分是，如果企业在创新能力方面正在以机器速度发展，那么最大的挑战就是如何通过运营来跟上开发人员的创新步伐，”Nemani问道。
该平台的机器学习方面使公司能够针对一些更常见的问题开始自动化解决方案，同时将更多不寻常的问题引导至操作团队的人员。 他们依赖别人制作的人工智能工具，而不是试图自己开发解决方案的这一部分。 “如果应用程序性能不佳，我们可以诊断哪个部分是问题儿童，然后将这些信息提供给像Google TensorFlow或IBM Watson这样的AI / ML引擎并查看模式识别。 这就是我们实现机器速度的方式，“Nemani解释说。
Link表示，他们通过整体观察问题并为操作提供应用程序的完整视图来追踪问题行为并进行修复，从而实现这一目标。 “当我们考虑服务视图时，我们会考虑所有层：安全性，系统，网络，操作系统，基础架构，然后是应用层（数据库和应用层）。 然后，我们将所有这些元素置于一个服务视图中，这样客户就能够实时查看发生的情况，“Link说。
今天公开宣布的产品到目前为止已经是早期的Beta版，并将于7月25日全面上市。
章悦 