面向公共部门机构的 AI 驱动可观测
去年，中断使公共部门蒙受了约 1.93 亿美元的损失，但实际影响远不止于。当系统故障时，收益会延迟，应急响应会停滞，公众信任会受到侵蚀。
但在跨越机构、云和物理隔离系统的复杂政府 IT 环境中，传统监控工具难以跟上。
本电子书涵盖公共部门组织如何从被动故障排除转向主动弹性。了解数据网格方法如何在不集中或复制敏感数据的情况下实现统一可见性，以及开放标准和 AI 驱动的可观测如何帮助团队更早检测问题、更快响应并保持合规。
本指南专为现代政府现实设计，展示如何加强运营可靠性、降低风险，并提供当今使命所需的可靠、以公民为中心的数字服务。
亮点
- 了解中断为何对公众信任、任务交付和合规产生巨大影响。
- 发现数据网格如何实现跨混合云、多云和物理隔离环境的可见性。
- 探索 OpenTelemetry 和开放标准在面向未来的可观测中的作用。
- 查看 AI 驱动的可观测如何帮助团队更快检测问题并预防中断。
- 获取实用指南，使可观测与任务成果和监管要求保持一致。
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