关于Observability的博客文章
关于Observability的博客文章(13)
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行业趋势 | 08/06/2026
AI应用交付十大问题：资源利用率低
AI会导致资源利用率大幅波动：请求成本会因提示词、上下文和推理过程而显著变化，因此仅按每秒请求数（RPS）进行路由会造成GPU负载热点、请求排队和延迟骤增。
作者：Lori Mac Vittie
行业趋势 | 06/18/2026
AI应用交付十大问题：可观测性不完整
AI无法自行实现规模化。如果没有统一的控制平面来整合工具并打破权责边界，推理层将成为最脆弱、最依赖协调的层级。
作者：Lori Mac Vittie
行业趋势 | 05/21/2026
AI正在推动新型流量的出现
AI的广泛应用正在催生新的一级流量类型：推理请求，以及为控制回路提供数据的机器驱动型自动化流量和大规模遥测流量。
作者：Lori Mac Vittie
F5研究 | 05/13/2026
推理现已成为运营重心
多模型运维和API驱动的自动化将控制能力下沉至推理时层，包括提示词、令牌与控制、路由和内容审核；成本、风险和性能都必须在这些层面进行管理。
作者：Lori Mac Vittie
F5 ADSP | 03/26/2026
从仪表盘疲劳到卓越运营：XOps为何需要F5 Insight for ADSP
了解F5 Insight for ADSP如何为XOps奠定可观测性基础，将应用和基础设施中的碎片化信号转化为可付诸行动的情报。
作者：John Maddison
F5 ADSP | 01/14/2026
分析师视角下的AI安全：Gartner®、Forrester和KuppingerCole的洞察
企业逐渐认识到，保护AI安全需要专门构建的解决方案。
作者：Jessica Brennan
F5生态系统 | 11/24/2025
借助F5 Distributed Cloud CE，在Equinix边缘终结多云混乱
借助Equinix和F5 Distributed Cloud CE简化多云安全。集中管理安全边界、降低成本，并通过边缘驱动的WAAP提升性能。
作者：Lori Mac Vittie
F5生态系统 | 06/29/2023
使用F5 BIG-IP LTM监控应用可用性
了解F5 BIG-IP LTM如何提供全面的应用可用性监控，帮助有效管理应用可用性、性能和用户体验。
作者：Griff Shelley
NGINX | 03/08/2022
将OpenTelemetry集成到现代应用参考架构：进展报告
我们已完成为NGINX现代应用参考架构（MARA）添加可观测性功能的第一阶段。本文将介绍选择OpenTelemetry作为基础解决方案的原因和过程，以及如何将其与其他解决方案集成，从而实现可观测性的7个方面。
作者：Elijah Zupancic, Jason SchmidtF5生态系统 | 07/06/2020
应用监控的下一阶段：预测式监控
应用性能监控（APM）最初仅限于数据中心，如今已日益侧重于结合具体情境监控基于Web的用户体验。现在，仅在事后查明问题已远远不够。企业需要在问题发生前识别可能出现问题的位置。
作者：Lori Mac Vittie共 13 条结果，显示第 1–13 条