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获得日志记录之外的新视角:应用程序性能监控简介(APM)

作者:来自 ElasticDavid Hope 日志记录领域即将发生改变。在这篇文章中,我们将概述从单纯的日志记录到包含日志、跟踪和 APM 的完全集成解决方案的推荐流程。 通过 APM 和跟踪优先考虑客户体验 企业软件开发和运营已成为一个有趣的领域。我们拥有一些非常强大的工具,但作为一个行业,我们未能采用许多可以让我们的生活更轻松的工具。目前未充分利用的一种工具是应用程序性能监控 (application performance monitoring- APM) 和跟踪,尽管 OpenTelemetry 已经使采用它成为可能。 然而,日志记录无处不在。每个软件应用程序都有某种日志,故障排除的默认工作流程(即使在今天)是从客户和系统遇到的异常转到日志,然后从那里开始寻找解决方案。 这有各种挑战,其中主要挑战之一是日志通常没有提供足够的信息来解决问题。如今,许多服务返回模棱两可的 500 错误,几乎没有任何线索。如果根本没有错误或日志文件,或者问题是系统非常慢,该怎么办?仅靠日志记录无法帮助解决这些问题。这使得用户只能使用半损坏的系统和糟糕的用户体验。我们都曾遇到过这种情况,这令人非常沮...

Chatbot 不是“万金油”:企业级生成式 AI 如何真正创造价值

编者按: 企业在引入生成式 AI 时,是否陷入了盲目追随聊天机器人的误区,如何真正发挥 AI 的价值潜力? 本文作者提出了一个观点:企业应该首先关注业务流程,而非简单地将 AI 聊天机器人作为万能解决方案。 作者认为企业需要深入分析现有业务流程,识别可以应用 AI 的具体环节,而不是为了使用 AI 而找寻应用场景。同时作者基于十余个生成式 AI 应用的实战经验,详细阐述了如何通过"流程编排"而非"对话交互",系统性地重塑企业 AI 应用。最后,作者指出生成式 AI 应用不局限于聊天界面,还可以是知识检索、文档编辑、嵌入式流程等多种形式,关键是选择最高效的交互方式。 作者 | Dr. Marcel Müller 编译 | 岳扬 Background licensed from elements.envato.com, edit by Marcel Müller 2024 许多组织对生成式 AI 应用常常抱有过高的期望。他们一开始对 ChatGPT 或 Microsoft Co-Pilot 这样的技术感到兴奋,阅读了一些关于 AI 如何提升业务效率的文章后,便急于在各种场景中部署聊天机器人...

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