Expliqueurs d'observabilité activés par IA - Nous avons réellement fait quelque chose avec l'IA !

Aperçu

Découvrez comment l'équipe Observability d'eBay combine des algorithmes avec des LLM pour créer des "Explainers" IA prédictibles pour les signaux de télémétrie, améliorant l'interprétation des traces, des métriques et des journaux au-delà des implémentations de base des LLM.

Programme

- Introduction à l'IA dans l'Observabilité -- Vue d'ensemble des outils et techniques d'observabilité -- Rôle de l'IA dans l'amélioration de l'observabilité - Fondamentaux des signaux de télémétrie -- Comprendre les traces, les métriques et les journaux -- Défis dans l'interprétation des données de télémétrie - Algorithmes pour améliorer l'observabilité -- Algorithmes courants pour l'interprétation des données -- Algorithmes prédictifs et leurs applications - Modèles de langage de grande taille (LLM) et observabilité -- Bases des LLM -- Intégration des LLM avec les outils d'observabilité - Explicabilité de l'IA dans la télémétrie -- Besoin d'explicabilité dans l'observabilité -- Conception de modèles explicables pour les traces, métriques et journaux - Solutions d'observabilité alimentées par l'IA chez eBay -- Études de cas et applications dans le monde réel -- Scalabilité et efficacité des solutions d'IA - Construire des explications IA prévisibles -- Étapes pour développer des explications IA -- Techniques de test et de validation des modèles d'IA - Amélioration de l'interprétation au-delà des implémentations de base des LLM -- Limitations des applications de base des LLM -- Stratégies avancées pour des insights complets des données - Avenir de l'IA dans l'observabilité -- Tendances et technologies émergentes -- Préparation à la prochaine génération d'outils d'observabilité - Conclusion -- Points clés à retenir -- Meilleures pratiques pour l'observabilité améliorée par l'IA

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