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ＡI 可觀測平台：智慧化應用戰略解析

戰略逐一拆解說明

以 ITIL 框架為基礎，作為可觀測 Observability 的戰略指引

以ITIL為基礎，Elastic Observability平台提供全面的可觀測性戰略，優化IT服務管理。ITIL的事件管理、問題管理和變更管理與平台整合，實現快速故障檢測與根因分析，確保服務連續性。透過日誌、指標、追蹤及RUM數據，平台監控配置項（CI）狀態，支持ITIL配置管理，確保資產可控。服務水平目標（SLO）與實時用戶監控結合，驗證服務質量，符合ITIL服務資產與配置管理原則。AI Assistant提供智能診斷與自動化建議，加速問題解決，降低運維成本。Elastic Observability 將ITIL最佳實踐融入可觀測性，實現高效、可靠的IT服務交付，助力企業數位轉型。

將各組態項目（CI）納入觀測標的

Elastic Observability 可提供全面觀測所有組態項目（CI），如伺服器、應用程式及資料庫。透過 APM 分析揭示依存關係，結合 ML 預測問題，預先通知並避免服務中斷。Kibana 儀表板則針對運作數據即時視覺化，快速定位問題根源，提升 IT 團隊效率與系統穩定性。

採用機器學習 Machine Learning 進行潛勢預測

Elastic Observability 結合機器學習進行潛勢預測，採用異常檢測如 Isolation Forest 快速辨識問題及時間序列分析工具 Prophet 精準預測未來行為，讓 IT 團隊能提前處理潛在風險並減少意外中斷，全面提升系統穩定性及運營效率。

  • 非監督式機器學習，異常檢測（Anomaly Detection）範例：

若某伺服器的 CPU 使用率突然從平常的 30% 飆升到 90%，而歷史數據顯示這種情況極為罕見，算法會將其標記為異常並發出警報。

IT 團隊收到通知後，可以立即調查原因，例如：檢查是否有應用程式故障或資源競爭，及時採取措施以防止服務中斷。

  • 時間序列預測 (Time Series Forecasting) 範例：

在異常檢測作業為您的資料建立正常行為基準後，您可以使用該資訊來推斷未來的行為。

您可以使用預測來估計特定未來日期的時間序列值。

例如：您可能想要預估下週日 09:00 會有多少 visitors 造訪您的網站。

依據服務策略，定義出各服務的 SLO

Elastic Observability 透過服務策略定義各服務 SLO，如延遲和可用性目標，確保服務性能達標。平台支持 SLO 即時監控與跨度分析，快速辨識問題來源並提升服務穩定性。

監控這些 SLO，透過 Elastic 可觀測平台，進行跨度戰情分析

Elastic Observability 平台透過跨度戰情分析，可即時監控 SLO 達成情況，快速定位問題來源如網路、資源或應用異常，結合 AI 助理與 ML 技術，加速故障排除並提升服務品質。

事故與問題管理，維持 IT 服務持續性目標

  • Kibana 的 Cases 管理功能，專注於事故與問題管理，旨在幫助團隊進行以下任務：

  • 追蹤與協作

有效協助團隊追蹤並解決 IT 服務問題，確保服務持續性。

  • 案例創建

用戶可在 Kibana 介面中創建 Cases，記錄所有相關細節。

  • 數據支援

添加日誌、指標及視覺化圖表（例如延遲趨勢圖）以深入分析根本原因。

  • Kibana 的 Cases 管理功能，有哪些亮點？

  • 自動化處理

當警報觸發時，系統可自動創建案例。

可與外部系統（如 ServiceNow）整合，推送更新並同步作業。

  • 團隊協作

支援評論、文件上傳及歷史活動日誌，促進團隊間的高效協作。

快速確定問題來源，實現及時解決。

 

善用 AI 助理，協助查找、分析、解決問題

Elastic Observability 結合 AI 助理，實現智能化問題排查與高效解決。

透過機器學習技術，AI 能自動檢測系統異常並即時通知相關團隊，例如：發現服務性能降低或資源使用過高時，AI 助理會快速定位問題根源。

AI 更能分析異常模式，預測可能影響，並依案例提案解決方案，減少停機風險。

此外，AI 可整合日誌與指標數據，從全局視角協助用戶掌握系統狀態。

實務應用中，AI 助理可成為 24/7 的系統衛士，顯著提升運營效率與服務可靠性，助力 IT 團隊化繁為簡，專注創造更多價值。

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