北京-2022年 3 月 15 日——软件智能公司 Dynatrace(纽交所代码:DT)日前公布了一项针对 1,300 位参与基础设施管理的首席信息官和资深 IT 从业者所做的全球性独立调查的结果。此次调查揭示了为打造与数字化转型步调一致所需的敏捷性和可伸缩性,组织在转向多重云架构的过程中所面临的种种挑战。多重云战略导致复杂性骤增,与此同时,基础设施团队在设法监测、管理其瞬息万变的环境时为数据所困。因此,团队在日常工作上花费的时间越来越多,这既限制了他们加快创新的能力,也凸显出应用人工智能和自动化技术的必要性。

此次调查揭示出:
Dynatrace 创始人兼首席技术官 Bernd Greifeneder 指出:“为了能与数字化转型日益加快的步伐保持一致,多重云战略已成为关键,而团队却被这些环境所带来的复杂性搞得焦头烂额。有增无减的部署频次、瞬息万变的云原生架构带动依赖关系数量呈指数式增长。开源技术进一步增加了需要由团队处理的数据,这使得情况更加复杂化。雪上加霜的是,每一种云服务或平台都有自己的监测解决方案。为建立起系统全貌,团队只得从各种解决方案中手动提取分析结果,然后与来自其他仪表板的数据拼凑在一起。组织必须找到某种方法来帮助这些团队减少花费在手动工作上的时间,让他们能够重新专注于战略性工作,从而为客户提供新颖、优质的服务。”
该报告的其他调查结果包括:
Greifeneder 继续说:“基础设施团队需要人工智能驱动的解决方案,以便让他们的日常手动工作最大限度地实现自动化。借助自动化、持续发现和插装技术,团队不仅能减少手动工作量,还能保持涵盖其混合多重云环境的端到端可观测能力。但只具备可观测能力还远远不够,还必须能获取精准解答以帮助团队卓有成效地优化其环境。而传统方式严重依赖手工操作,无法做到与时俱进。组织需要通过集人工智能、自动化及端到端可观测能力于一身的智能化方式将团队解脱出来,让他们把主要精力放在加快创新和优化用户体验上。”
这份报告基于一项针对大型企业(员工人数超过 1,000 人)参与基础设施管理的 1,300 位首席信息官和资深 IT 从业者所做的全球性调查,由 Dynatrace 委托 Coleman Parkes 完成。受访者样本包括美国 200 人、拉丁美洲 100 人、欧洲 600 人、亚太地区 250 人、中东地区 150 人。
好文章,需要你的鼓励
尽管全球企业AI投资在2024年达到2523亿美元,但MIT研究显示95%的企业仍未从生成式AI投资中获得回报。专家预测2026年将成为转折点,企业将从试点阶段转向实际部署。关键在于CEO精准识别高影响领域,推进AI代理技术应用,并加强员工AI能力培训。Forrester预测30%大型企业将实施强制AI培训,而Gartner预计到2028年15%日常工作决策将由AI自主完成。
这项由北京大学等机构联合完成的研究,开发了名为GraphLocator的智能软件问题诊断系统,通过构建代码依赖图和因果问题图,能够像医生诊断疾病一样精确定位软件问题的根源。在三个大型数据集的测试中,该系统比现有方法平均提高了19.49%的召回率和11.89%的精确率,特别在处理复杂的跨模块问题时表现优异,为软件维护效率的提升开辟了新路径。
2026年软件行业将迎来定价模式的根本性变革,从传统按席位收费转向基于结果的付费模式。AI正在重塑整个软件经济学,企业IT预算的12-15%已投入AI领域。这一转变要求建立明确的成功衡量指标,如Zendesk以"自动化解决方案"为标准。未来将出现更精简的工程团队,80%的工程师需要为AI驱动的角色提升技能,同时需要重新设计软件开发和部署流程以适应AI优先的工作流程。
这项由德国达姆施塔特工业大学领导的国际研究团队首次发现,当前最先进的专家混合模型AI系统存在严重安全漏洞。通过开发GateBreaker攻击框架,研究人员证明仅需关闭约3%的特定神经元,就能让AI的攻击成功率从7.4%暴增至64.9%。该研究揭示了专家混合模型安全机制过度集中的根本缺陷,为AI安全领域敲响了警钟。