对于追求数字化转型的企业和公共部门领导者来说，云计算在某种程度上是一种矛盾。
一方面，云是一种无处不在的推动因素，被视为实现任何转型议程的关键组成部分，但研究表明，它引入了运营复杂性，以至于难以提供出色的数字化客户体验。
因此，它同时简化了数字体验的交付，同时也使其复杂化。
当然，这其中也有一些微妙之处。当云是一个单一的生态系统时，在云中成功实现数字化转型可能更容易。然而，大多数组织已经在使用多个云。
云和提供商越多，以标准化、统一的方式管理这一基础设施就越困难。研究表明，平均多云环境涵盖大约 12 个不同的平台和服务，每个平台和服务都有自己的一套配置、API 和性能指标。
对于处于不同云环境中的组织来说，复杂性也同样存在。每个云都有自己的一套管理控制台、仪表板和监控工具。
除此之外，云原生应用程序必须以某种方式构建，通常分解为微服务，这些微服务在容器内运行，并与 Kubernetes 等编排软件连接在一起。
因此，一个云中可能有许多“移动部件”，当这个数字乘以运行中的云数量时，复杂性就会成倍增加。
换句话说，无论正在转型的组织是采用单云还是多云，他们都可能面临相同的管理复杂性，如果可以选择，他们更愿意将其抽象化。
这种复杂性体现在为云构建数字应用程序和体验的方式中，并且由于部署了大量不同的监控工具以试图保持可见性和控制而加剧。
这些监控工具中的每一个都提供了不同版本的“真相”，这使得团队难以合作快速识别和解决其数字应用程序和体验中出现的问题的原因。
由于数据量巨大，且数据集中存在潜在冲突，做出明智决策变得越来越困难。这可能会危及数字化转型的时间表和目标。
利用人工智能追求优势和意义
组织不断希望创新并拥抱数字化转型，但他们不能继续依赖各种难以管理且会产生冲突数据的工具。云原生技术堆栈正在产生大量数据，超出了 86% 的领导者和团队的管理能力。
如果没有单一事实来源，团队通常会发现自己孤立地运作，无法利用跨职能专业知识或见解来有效应对共同挑战。
这意味着宝贵的时间和资源经常浪费在手动流程和低效的工作方式上，最终只会导致更多的复杂性，从而延迟转型。
现实情况是，如果区域组织的技术堆栈变得过于繁琐难以管理，它们就会落后于同行。
为了避免这种情况，团队需要提高其 AI、分析和自动化策略的成熟度，以便能够推动更明智的决策和更高效的工作方式。
IT 和安全团队必须拥有实时数据，以便在问题出现之前提供预测所需的洞察力。没有这些数据，他们就无法可视化或解决其环境中正在发生的事件或问题。
许多组织尝试使用传统的 AIOps 来获得更好的洞察。然而，并非所有的 AI 都是平等的。这些尝试往往失败，因为它们依赖于概率和基于训练的学习模型，这些模型既耗时又往往不太准确。
为了让团队充分发挥 AI 在数字化转型方面的优势，他们需要超越传统的 AIOps 和可能的答案。这需要一个由多种学习模型支持的可观察性平台，涵盖因果、预测和生成 AI。
因果 AI 和预测 AI 放大了生成 AI 的价值。生成 AI 的好坏取决于为其算法提供基础数据。
因果 AI 是一种识别事件或行为的精确因果关系的技术，当工程师需要使用生成 AI 查询系统时，它可以提供驱动生成 AI 所需的精度。
另一方面，预测 AI 引入了机器学习、数据分析、统计模型和 AI 方法来预测异常、识别模式并对未来事件进行预测。
总之，这三种形式的人工智能能够提供更深入的洞察力，为团队提供可操作的洞察力，这些洞察力可用于更深入地了解他们的环境，并主动预测和解决他们转型过程中的问题。
这是多云运营团队迫切需要的“额外的帮助”，可以帮助他们释放自己，专注于加速实现更广泛的数字目标的努力。
