卡西克是LogicMonitor的AI总经理。在领导全球产品组织近20年的经验中，他曾领导过高增长的初创公司，如Aisera，并在大型上市公司如SAP任职。他的专长在于为企业打造、执行和扩展AI优先的产品。在他的任期内，他孵化和扩展了多个从零到一的产品到收入，并在AI和自动化领域获得了多项专利。
“如果你能给我运营团队每天多30分钟的时间，那将是一个胜利。” 一位CIO的谦逊请求反映了今天的IT运营团队的现实——被动地应对故障，精疲力竭。 但是，这些3点的警报风暴和争分夺秒的恢复时刻，这些定义了传统的IT运营，正在变得过时。自愈数据中心——曾经看似未来主义的——正在通过代理人工智能系统的出现而变得现实，这些系统可以在人类操作员收到第一个警报之前检测、诊断和解决问题。 这不是理论；这是正在发生的，根本改变了企业基础设施管理和重新定义了IT运营团队的角色。IT环境已经超过了人类可以合理地监控和管理的范围。 组织正在处理复杂的混合基础设施，涵盖了传统系统、专有云、多个公有云提供商和边缘计算环境。 当问题出现时，它们会迅速蔓延。 一个小的数据库性能下降会触发应用程序超时，导致重试风暴和广泛的服务退化。 为昨天的更简单的架构设计的传统工具无法跟上——它们在信息孤岛中运行，缺乏跨平台的可见性，并生成成千上万个不相关的警报，这些警报甚至会让最有经验的运营团队感到不知所措。这种复杂性为人工智能提供了一个机会，以前所未有的方式提供价值。 人工智能在处理系统生成的问题和确定性结果时表现出色。 系统故障不是模糊的；它们遵循模式——人工智能可以识别、分析和最终在没有人类干预的情况下解决这些模式。 代理人工智能系统通过压缩多达95%的警报来展示这种能力，同时主动检测和解决问题，防止它们升级为服务中断。超越警报分类：自愈如何真正发挥作用自愈能力始于相关性。 人类只能看到不相关的警报，而人工智能代理则识别模式，将技术栈中的信息整合为连贯的见解。 一家全球托管服务提供商处理每月140万个事件，部署了代理人工智能，并通过智能相关性和自动化将服务事件减少了70%。接下来是根本原因分析和补救计划。 人工智能系统不仅仅识别出了什么正在发生，还找出了原因，然后建议或实施解决方案。 在去年的重大软件发布期间，具有先进人工智能监控的组织捕获了早期的红旗，并控制了影响，而竞争对手则在努力控制损害。自动补救是这一转变的核心。 当代自主人工智能可以在适当的人类监督下采取行动。 当您的VPN性能下降时，人工智能可以检测到问题，找出原因，实施解决方案，并在之后通知您：“我注意到您的VPN性能下降，因此我优化了配置。现在它运行得很好。” 这是区别于不断灭火和确保火灾永远不会开始的关键。人工智能赋能的弹性三大支柱实施自愈能力的组织必须建立三个关键支柱：第一个支柱是意识。 IT事件必须直接与业务成果相关。 先进的人工智能系统提供了上下文仪表盘，概述了系统故障时的具体财务影响，从而使恢复计划能够优先考虑最关键的技术。第二个支柱是快速检测。 IT事件可以在不到两分钟内从一台服务器传播到60,000台。 自主人工智能系统识别和消除威胁，通过立即隔离受影响的服务器、运行诊断并部署补丁来减少响应时间。第三个支柱是优化。 自愈系统知道什么是正常的，什么是不正常的。 通过识别典型的环境行为，它们将安全团队的注意力集中在关键问题上，同时自动解决常规问题，防止升级。弥合技能差距和提升团队但也许自愈技术带来的最大影响并不是技术方面的，而是人力方面的。 具有机构知识的经验丰富的三级工程师——他们能够诊断奇怪的边缘故障——正在变得越来越稀缺。 人工智能弥合了这一技能差距。...
