ما هي Full Stack Observability؟

تعتمد Full Stack Observability على قابلية الملاحظة، وهي القدرة على فهم الحالة الداخلية للنظام استنادًا إلى مخرجاته الخارجية، وبشكل خاص بيانات القياس عن بُعد، بما في ذلك المقاييس والأحداث والسجلات والتتبعات (MELT).

بينما توفر المراقبة التقليدية رؤية للأنظمة أو التطبيقات الفردية، فإن Full-Stack Observability تربط بيانات القياس عن بُعد عبر جميع طبقات مجموعة التكنولوجيا، بدءًا من البنية التحتية والتطبيقات السحابية الأصلية وصولًا إلى تجارب المستخدمين. يمنح هذا النهج المؤسسات نظرة شاملة لبيئة تكنولوجيا المعلومات بأكملها.

مع تزايد تعقيد بيئات تكنولوجيا المعلومات، أصبح هذا النهج الشامل ضروريًا بشكل متزايد. تدير العديد من المؤسسات الآن آلاف الخدمات المصغرة عبر سحابات متعددة، حيث يمكن لمعاملة مستخدم واحدة أن تتفاعل مع العشرات من الخدمات المختلفة.

عندما تفشل إحدى الخدمات، يمكن أن يؤدي ذلك إلى فشل متتالٍ في جميع أنحاء النظام. غالبًا ما تفوت أدوات المراقبة التقليدية وحلول قابلية الملاحظة المعزولة هذه المشاكل المتتالية لأنها لا تستطيع رؤية كيفية تفاعل الخدمات مع بعضها البعض.

تساعد Full Stack Observability على إزالة هذه العوائق عن طريق توحيد بيانات القياس عن بعد في مصدر واحد موثوق لبيانات قابلية الملاحظة. عندما تنشأ مشكلات في الأداء، يمكن للفرق تتبعها عبر كافة طبقات النظام، مما يقلل بشكل كبير من متوسط وقت الإصلاح (MTTR)، وهو متوسط الوقت اللازم لإعادة الخدمة بعد وقوع حادث.

باستخدام Full Stack Observability، يمكن للمؤسسات تحسين أداء التطبيقات، وتحديد الأسباب الأساسية للمشكلات بشكل أسرع، وحلّها بشكل استباقي، وتحسين موثوقية النظام. 

تمثل المراقبة وقابلية الملاحظة وقابلية الملاحظة الشاملة (Full Stack Observability) تطوراً في كيفية فهم المؤسسات لبيئات تكنولوجيا المعلومات الخاصة بها. كل نهج يجيب على أسئلة ذات تعقيد متزايد حول سلوك النظام.

"ماذا يحدث؟"

تتبع المراقبة المقاييس المحددة مسبقًا وتطلق التنبيهات عندما تتجاوز الأنظمة الحدود المسموح بها. تلتقط مؤشرات سلامة النظام، مثل استخدام وحدة المعالجة المركزية، واستهلاك الذاكرة، وزمن انتقال الشبكة من خلال لوحات المعلومات والتنبيهات.

توفر المراقبة التقليدية لقطات لأداء النظام ولكنها لا تقدم سوى القليل من الفهم للأسباب الكامنة. على سبيل المثال، يمكن للمراقبة أن تسجل أن أوقات الاستجابة تجاوزت ثانيتين، لكنها لا تستطيع تفسير ما إذا كان السبب هو استعلامات قاعدة البيانات، أو ازدحام الشبكة، أو كود التطبيق.

توسّع الأدوات مثل أدوات إدارة أداء التطبيقات (APM) وإدارة أداء الشبكات (NPM) هذه القدرات، لكنها لا تزال تركّز على مجالات محددة بدلاً من النظام بأكمله.

"لماذا يحدث هذا؟"

تتيح قابلية الملاحظة للفرق استكشاف سلوك النظام دون الحاجة إلى استعلامات محددة مسبقًا. نها توفر إمكانية التحقيق في المشكلات حال ظهورها من خلال المقاييس والسجلات والتتبعات.

على عكس التنبيهات التفاعلية للمراقبة، توفر قابلية الملاحظة قدرات استقصائية. فعندما يتدهور الأداء، يمكن للفرق تتبّع الطلبات وفحص السجلات وتحليل الأنماط لتحديد أسباب معينة. ومع ذلك، تركز قابلية الملاحظة القياسية عادةً على التطبيقات أو الخدمات الفردية.

"كيف يعمل كل شيء معا؟"

تعمل Full Stack Observability على ربط البيانات تلقائيًا البيانات عبر الطبقات المختلفة، وتستطيع تعيين المشكلات في بيئة تكنولوجيا المعلومات للكشف عن سلاسل السبب والنتيجة.

الفرق الرئيسي يكمن في النطاق والأتمتة. عندما تفشل عملية دفع على موقع للتجارة الإلكترونية، يكشف نظام قابلية الملاحظة الشامل (full-stack observability) السلسلة الكاملة للأحداث: خطأ في الواجهة الأمامية يؤدي إلى استدعاءات متكررة لواجهة برمجة التطبيقات، مما يثقل كاهل قاعدة البيانات بطلبات غير مفهرسة ويسبب انقطاعًا في الاتصال يؤثر على الإيرادات. هذه الرؤية الشاملة تُحوِّل استكشاف الأخطاء وإصلاحها من ساعات من التحقيق إلى دقائق من الحل الموجه.

تراقب منصات قابلية الملاحظة الشاملة (Full-stack observability) المجموعات التقنية بشكل مستمر عن طريق جمع بيانات القياس عن بُعد من أنظمة متعددة في الوقت الفعلي. تقوم بجمع البيانات عبر الوكلاء، أو حزم تطوير البرمجيات (SDKs)، أو أدوات الرصد التلقائي، أو عن طريق قراءة سجلات ونقاط نهاية المقاييس الموجودة، ثم تربطها ببعضها لرسم خرائط العلاقات بين المكونات.

تستخدم منصات Full Stack Observability الحديثة التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات (AIOps) للكشف تلقائيًا عن حالات الخلل والتنبؤ بالأعطال وتقديم رؤى في الوقت الفعلي، غالبًا بأقل قدر من الإعدادات اليدوية.

تجمع منصات Full Stack Observability أربعة أنواع رئيسية من بيانات القياس عن بُعد: المقاييس، والأحداث، والسجلات، والتتبعات (MELT). 

المقاييس هي قياسات أساسية لأداء التطبيقات والأنظمة بمرور الوقت. إنها تتتبع استخدام وحدة المعالجة المركزية، واستهلاك الذاكرة، وزمن الانتقال، ومعدل النقل، ومقاييس الأداء الأخرى التي تساعد الفِرق على تحديد التدهور ومشاكل السعة قبل أن تؤثر على المستخدمين.

وتتضمن المقاييس الشائعة ما يلي:

• مقاييس المضيف: استخدام الذاكرة والقرص ووحدة المعالجة المركزية
• مقاييس الشبكة: مدة التشغيل وزمن الانتقال ومعدل النقل
• مقاييس التطبيق: أوقات الاستجابة ومعدلات الخطأ
• مقاييس مجموعة الخوادم: إجمالي المثيلات، وعدد المثيلات النشطة حاليًا
• مقاييس الاعتماديات الخارجية: مدى التوافر، وحالة الخدمة

الأحداث هي وقائع منفصلة تحدث في أوقات محددة. إنها تساعد الفرق على ربط المشاكل بتغييرات معينة في النظام وتحديد الخط الزمني للحوادث.

ومن الأمثلة على ذلك:

• عمليات النشر وتغييرات التكوين: إصدارات التعليمات البرمجية أو إعادة تشغيل الخادم أو تحديثات قاعدة البيانات
• تدهور الخدمة: تباطؤ واجهة برمجة التطبيقات أو تسرب الذاكرة أو ازدحام الشبكة
• أعطال النظام: أعطال في قاعدة البيانات أو عدم توفر الخدمة بالكامل

تنشئ السجلات سجلات مفصلة ومؤرخة زمنيًا توفر رؤية دقيقة جدًا لسلوك النظام، مع سياق كامل لاستكشاف الأخطاء وإصلاحها. على سبيل المثال، يمكن للسجلات أن تظهر التسلسل الدقيق لاستعلامات قاعدة البيانات التي أدت إلى فشل عملية ما.

توضح التتبعات (Traces) المسار الكامل لطلبات المستخدمين، بدءًا من الواجهة الأمامية ومرورًا بالبنية بأكملها، وحتى العودة إلى المستخدم. على سبيل المثال، يمكن لتتبع أن يكشف كيف يتدفق طلب تحويل أموال عبر أنظمة المصادقة، واكتشاف الاحتيال، والتحقق من الحساب، ومعالجة المعاملات.

تعتبر التتبعات ضرورية للمراقبة الشاملة (full-stack observability) لأن كل رحلة تعبر أنظمة متعددة.

بعد جمع بيانات MELT، تقوم المنصة بربط هذه المعلومات عبر مجموعة التقنية بالكامل في الوقت الفعلي من خلال العلاقات الدلالية لفهم كيفية تفاعل المكونات المختلفة—الحاويات، والخدمات المصغرة، وقواعد البيانات.

يمكن للفرق في جميع أنحاء المؤسسة—بما في ذلك فرق عمليات التطوير، وهندسة موثوقية الموقع (SRE)، وموظفي تكنولوجيا المعلومات—تحديد "ما هو الخطأ وأين ولماذا" بسرعة، وتحديد الأسباب الأساسية المحتملة للمشكلات بجهد يدوي أقل بكثير في التحقيق.

تُعد OpenTelemetry (OTel) الإطار والمنظومة الفعّالة لجمع بيانات القياس عن بُعد بطريقة مستقلة عن البائع. يوفر إطار العمل مفتوح المصدر هذا حزم تطوير برمجيات (SDKs) وواجهات برمجة تطبيقات (APIs) وأدوات قياس تلقائي، والتي تمكّن في كثير من الحالات من جمع بيانات القياس عن بُعد دون الحاجة إلى تعديل مصدر الرمز.

تستخدم المؤسسات OTel للحفاظ على رؤية الواجهة الأمامية والخلفية للتطبيقات (Full Stack) بغض النظر عن منصة قابلية الملاحظة التي تختارها، مما يجعله ذا أهمية متزايدة للبيئات متعددة البائعين والأنظمة الموزعة المعقدة.

توفر Full Stack Observability رؤية شاملة من خلال العديد من القدرات الأساسية. تتضمن هذه المنصات عادةً ما يلي:

• أتمتة الاكتشاف والتعيين
• تحليل السبب الأساسي
• لوحة معلومات موحدة
• التحسين التنبؤي

يمكن لمنصات Full Stack Observability أن تكتشف تلقائيًا الخدمات التي يتم نشرها حديثًا وتبدأ في مراقبتها، وتحدّث باستمرار خرائط العلاقات عبر Kubernetes و AWS والبيئات السحابية الأخرى. يقلل هذا النهج من الحاجة إلى التكوين اليدوي مقارنةً بالعديد من أدوات المراقبة التقليدية.

على سبيل المثال، خلال عملية ترحيل من مركز بيانات محلي إلى بيئة سحابية، يمكن للمنصة أن تكتشف تلقائيًا الخدمات السحابية الجديدة وتحافظ على مستوى الرؤية عبر كلتا البيئتين خلال الفترة الانتقالية.

بتتبّع بيانات القياس عن بُعد عبر جميع الطبقات، يمكن للمنصات أن تُجري تحليلًا آليًا للسبب الأساسي للمشكلة خلال دقائق بدلًا من ساعات. عندما تنشأ مشكلات في الأداء، يحدد النظام ما إذا كانت الأسباب تكمن في كود التطبيق، أو زمن انتقال الشبكة، أو مشاكل البنية التحتية.

يمكن للمنصة أن تحدد بدقة أن سبب زيادة زمن الانتقال هو معالج دفع خارجي، مما يحوّل عملية استكشاف الأخطاء وإصلاحها من عمل تحريٍّ إلى حلٍّ موجه.

تجمع لوحات المعلومات بيانات القياس عن بُعد في تصورات مرئية سهلة الفهم لكل من الأطراف المعنية التقنيين والتجاريين. يراقب هذا النوع من الواجهات أداء التطبيقات، ويتتبع التجربة الرقمية، ويقيس مؤشرات الأداء الرئيسية للأعمال (KPIs) بشكل مستمر، مما يوفر رؤى قابلة للتنفيذ على كل المستويات.

على سبيل المثال، يمكن للوحة المعلومات أن تُظهر أن إخفاقات الدفع مرتبطة بأوقات استجابة واجهة برمجة التطبيقات (API) التي تتجاوز ثانيتين، مما يمكّن الفرق من تحديد أولويات الإصلاحات.

تُحلل نماذج التعلم الآلي الأنماط التاريخية والحالات غير الطبيعية للتنبؤ باحتياجات السعة، وتحسين توزيع الموارد، ومنع حدوث مشكلات في الأداء قبل وقوعها، مما يعزز أداء النظام وتجربة المستخدم على حد سواء.

تُحدث Full-stack observability تحولًا في كيفية إدارة المؤسسات لبيئات تكنولوجيا المعلومات المعقدة، وذلك من خلال توفير رؤية شاملة تعزز كلاً من التميز التشغيلي والقيمة التجارية.

يمكن أن تساعد Full Stack Observability في تقليل فترة التعطل عن العمل عن طريق تقصير متوسط وقت الإصلاح (MTTR)، غالبًا من ساعات إلى دقائق. بدلاً من قيام الفرق بالتحقيق في كل طبقة على حدة—مثل فحص سجلات التطبيق، ومقاييس الشبكة، وأداء قاعدة البيانات—يمكن للارتباط التلقائي تحديد السبب الأساسي على الفور. يمكنه أن يحدد ما إذا كانت المشكلة ناتجة عن تسرب في الذاكرة، أو خطأ في إعدادات الشبكة، أو توقف قاعدة البيانات.

عند الدمج مع منصات الأتمتة أو أدلة التشغيل (runbooks)، يمكن لـ Full Stack Observability أن تُطلق إجراءات الاستشفاء الذاتي التي تحل المشكلات بشكل مستقل. على سبيل المثال، عندما يقترب استهلاك الذاكرة من المستويات الحرجة، يمكن للنظام أن يوسع نطاق الموارد تلقائيًا أو يُعيد تشغيل الخدمات قبل أن يتأثر المستخدمون بأي تأثير.

تساعد Full Stack Observability على تحديد أوجه القصور في موارد معينة، مثل الحاويات التي يتم توفيرها للتعامل مع أقصى حمولة ولكنها تعمل بأقل سعة، والخدمات المكررة عبر بيئات التشغيل المختلفة، والموارد المهجورة من المشاريع المكتملة. تتيح هذه الرؤية للمؤسسات تحديد الحجم المناسب للبنية التحتية وتقليل الإنفاق غير الضروري على السحابة.

تساعد التحليلات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي أيضًا فرق تكنولوجيا المعلومات على منع حدوث المشكلات قبل أن تؤثر على المستخدمين. قد تتمكن منصة بيع بالتجزئة، على سبيل المثال، من رصد أنماط استعلامات قاعدة البيانات التي تزداد بطئاً تدريجياً قبل أسابيع من الجمعة البيضاء، مما يمكّن الفرق من تحسين الفهارس ومنع حالات فشل إتمام الشراء أثناء ذروة حركة المرور.

تقضي فرق عمليات التطوير وقتًا أقل في استكشاف الأخطاء وإصلاحها ووقتًا أطول في بناء الميزات. تتيح خاصية التتبع الموزع الكشف عن كيفية تأثير التغييرات في الكود على أداء النظام في بيئة الإنتاج، وذلك عبر جميع الخدمات المرتبطة. وفي الوقت نفسه، يلغي التجهيز الآلي الحاجة إلى الإعدادات اليدوية.

مع Full Stack Observability، يمكن للمطورين تتبع استدعاء بطيء لواجهة برمجة تطبيقات (API) عبر الخدمات المصغرة وقواعد البيانات وعمليات التكامل مع الجهات الخارجية في غضون دقائق بدلاً من ساعات. تُتيح هذه الرؤية تحديد الانحدار في الأداء قبل وصوله إلى بيئة الإنتاج، مما يُقلل من تكرار عمليات التراجع (عدد مرات إرجاع النُسخ البرمجية بسبب الفشل) ويُخفّض من وقت تصحيح الأخطاء. 

تعمل Full Stack Observability على تعزيز الوضع الأمني من خلال مسارات التدقيق الشاملة واكتشاف الخلل. عند وقوع الحوادث، تمكّن السجلات والتتبعات الفرق من تحديد متجهات الهجوم وتقييم التأثير ومعالجة الثغرات الأمنية بشكل أسرع من الاستجابة التقليدية للحوادث.

تدعم هذه التقنية أيضًا متطلبات الامتثال من خلال الاحتفاظ بسجلات تدقيق مفصلة للوصول إلى النظام وتدفقات البيانات. تستخدم شركات الخدمات المالية، على سبيل المثال، Full Stack Observability لدعم قابلية التدقيق للوائح مثل قانون ساربينز-أوكسلي (SOX)، والمساعدة في توثيق أداء اتفاقيات مستوى الخدمة (SLA) بسجلات مفصلة ومختومة بالوقت.

تتيح Full Stack Observability ربط المقاييس الفنية بنتائج الأعمال بشكل مباشر. يمكن للمؤسسات تتبع كيفية تأثير أداء التطبيق على تجربة العملاء ومعدلات التحويل والإيرادات في الوقت الفعلي.

على سبيل المثال، يمكن لشركات التجارة الإلكترونية ربط أوقات تحميل الصفحات بمعدلات التخلي عن عربة التسوق، مما يتيح تحليل أنماط سلوك المستخدم لمساعدة الفرق على تحديد أولويات التحسينات التي تؤثر بشكل مباشر على الإيرادات. 

في حين أن حلول Full Stack Observability توفر رؤية شاملة، يمكن أن تواجه المؤسسات مشاكل محتملة في تنفيذ هذه الأنظمة المعقدة وصيانتها.

تُنتج بيئات المؤسسة يوميًا بيتابايتات من بيانات القياس عن بُعد عبر آلاف الخدمات. يجب على المؤسسات تحقيق التوازن بين الرؤية الشاملة للبيانات والقيود العملية المتعلقة بتكاليف التخزين، وأداء الاستعلام، والاحتفاظ بالبيانات.

بدون استراتيجيات أخذ عينات مناسبة وتحديد أولويات البيانات، يمكن لهذا الحجم الهائل من البيانات أن يرهق أدوات Full Stack Observability، مما يؤخر الحصول على الرؤى ويحجب الحالات غير الطبيعية. على سبيل المثال، يمكن لشركة خدمات مالية تراقب أنظمة التداول عالية التردد أن تُنتج ملايين الأحداث في الثانية، مما يجعل التحليل في الوقت الفعلي مستحيلاً دون تصفية وتجميع ذكي. 

أغلب المؤسسات تُشغِّل العشرات من أدوات المراقبة التي تراكمت على مرّ السنين، وتخدم كل واحدة منها فِرقًا أو تقنياتٍ مُحدّدة. تتألف المجموعة التقنية عادةً من لغات برمجة متعددة، وأنظمة قديمة، وبيئات سحابية متعددة، وخدمات مصغرة، ومكونات وأطر عمل للبنية التحتية—مما يجعل قابلية التشغيل البيني صعبة ويؤدي إلى تشتت البيانات. إن هذا التجزؤ يُبطل الغرض الأساسي من Full Stack Observability، وهو: إنشاء رؤية موحدة لصحة النظام.

علاوة على ذلك، صُممت بعض الأدوات في المقام الأول لتطبيقات الويب، مما يجعل من الصعب دمج تطبيقات الأجهزة المحمولة وأجهزة إنترنت الأشياء في نفس إطار عمل قابلية الملاحظة. 

تتطلب Full Stack Observability تحولات أساسية في كيفية عمل الفِرَق. يجب على فِرَق التطوير والعمليات والأمن والأعمال التعاون حول البيانات والمقاييس المشتركة، وإلا ستبقى البيانات منعزلة وستسقط المشكلات الحرجة بين حدود الفِرَق.

على سبيل المثال، قد يتطلب انقطاع الإنتاج ربط سجلات التطبيقات (الخاصة بفريق التطوير)، ومقاييس البنية التحتية (الخاصة بالعمليات)، والأحداث الأمنية (الخاصة بأمن المعلومات). بدون بيانات مشتركة، يصبح تحليل السبب الأساسي مستحيلًا.

يجب على المؤسسات إنشاء نماذج ملكية واضحة، وتدريب الموظفين على مهام سير العمل الجديدة، وتحديد المقاييس الهامة لنتائج الأعمال. بدون هذه الأسس، تستمر الفِرَق في الاعتماد على أدواتها المألوفة بشكل منعزل، مما يُفشِل الغرض من قابلية الملاحظة الموحدة.

تخلق Full Stack Observability تحديات فريدة تتعلق بالامتثال، وذلك عن طريق تجميع البيانات الحساسة من جميع أنحاء المؤسسة في منصات مركزية. عادةً ما تحتوي بيانات القياس عن بُعد على معلومات تعريف شخصية (PII)، أو تفاصيل بطاقات الدفع، أو معلومات صحية محمية. تندرج هذه الأنواع من البيانات تحت اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR)، وقانون إخضاع التأمين الصحي لقابلية النقل والمساءلة (HIPAA)، وقانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA)، ولوائح أخرى.

بدون إخفاء البيانات، أو الترميز، أو القيود الجغرافية، أو ضوابط الوصول المستندة إلى الأدوار، تخاطر المؤسسات بتعريض البيانات الحساسة لمستخدمين غير مصرح لهم أو بانتهاك المتطلبات التنظيمية. على سبيل المثال، قد يتطلب حل مشكلة معاملة لعميل أوروبي الوصول إلى سجلات تحتوي على معلومات تعريف شخصية (PII). إذا اطلع مهندسون مقيمون في الولايات المتحدة على تلك البيانات، فقد ينتهكون قيود اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR).

تعاني المؤسسات بالفعل من صعوبة في نسبة الإشارة إلى الضوضاء—أي تمييز التنبيهات المهمة عن بيانات التشغيل العادية. وتزيد Full Stack Observability من هذا التحدي عبر تجميع البيانات عن بُعد من كل طبقة في مجموعة التقنية في نفس الوقت، مما يضاعف عدد التنبيهات المحتملة.

على سبيل المثال، يمكن لانتهاء مهلة استجابة واحدة في واجهة برمجة التطبيقات أن تؤدي إلى إطلاق إشعارات في طبقة التطبيق، ومراقبة البنية التحتية، ومراقبة المستخدم الاصطناعية، ولوحات معلومات مؤشرات الأداء الرئيسية للأعمال. وبدون الارتباط الذكي وإزالة التكرار، يمكن للفرق أن تتلقى عشرات التنبيهات لمشكلة واحدة.

بدون التكوين الصحيح والربط التلقائي ، يمكن لمنصات Full Stack Observability أن تغمر الفرق بتنبيهات متكررة من أنظمة متعددة، مما قد يتسبب في ضياع المشكلات الحرجة التي تحدث عبر الأنظمة وسط هذا الكم الهائل من التنبيهات.

يُحدث الذكاء الاصطناعي تحولاً في Full Stack Observability من خلال التحليلات المتقدمة والأتمتة والقدرات التنبؤية. بينما توفر قابلية الملاحظة التقليدية رؤية للأنظمة، يعزز الذكاء الاصطناعي هذه الرؤية من خلال تحليل الأنماط عبر جميع طبقات البنية التحتية التكنولوجية للتنبؤ بالمشكلات ومنعها قبل أن تؤثر على العمليات.

من خلال تحليل تدفقات البيانات الشاملة عبر جميع الطبقات—من البنية التحتية إلى التطبيقات—تحدد خوارزميات التعلّم الآلي الأنماط، والاختلالات، والارتباطات التي قد لا يلاحظها التحليل البشري. هذه العملية تمكّن الفِرَق من التحوّل من استكشاف الأخطاء وإصلاحها بشكل تفاعلي إلى التحسين الاستباقي.

تشمل بعض مزايا استخدام الذكاء الاصطناعي في Full Stack Observability ما يلي:

تعمل المنصات المدعومة بالذكاء الاصطناعي على تحليل بيانات القياس عن بُعد الواردة لاكتشاف حالات الخلل، ثم تقوم تلقائيًا بتنفيذ إجراءات تصحيحية عبر جميع طبقات النظام. عندما يؤثر تسرب في الذاكرة على خدمات متعددة، على سبيل المثال، يمكن للنظام إعادة تشغيل الحاويات المتأثرة، وزيادة الموارد، وإعادة توجيه حركة البيانات دون تدخل بشري.

النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) تتيح للمستخدمين الاستعلام عن بيانات قابلية الملاحظة من خلال لغة بسيطة بدلاً من بناء جملة الاستعلام المعقد. بدلاً من كتابة لغات استعلام خاصة بالمجال، يمكن للفرق أن تسأل: "لماذا فشل إتمام الشراء للعملاء الأوروبيين بالأمس؟" وتتلقى رؤى مترابطة من جميع طبقات النظام. يعمل هذا النهج على تعميم الوصول إلى بيانات قابلية الملاحظة للأطراف المعنية غير التقنية. 

على عكس التحليل التقليدي القائم على الارتباط، يعمل الذكاء الاصطناعي السببي على تحديد علاقات السبب والنتيجة بين أحداث النظام. في بيئات الواجهة الأمامية والخلفية للتطبيقات (Full Stack)، هذا يعني فهم ليس فقط أن زمن انتقال قاعدة البيانات يرتبط بفشل عمليات الدفع، بل أن أنماط استعلامات معينة تسبب تأخيرات متتالية عبر الخدمات التابعة.

تُحلل نماذج التعلم الآلي الأنماط التاريخية للتنبؤ باحتياجات القدرة، وتوقع نقاط الفشل، وتحسين تخصيص الموارد عبر المجموعة التقنية. تُمكّن هذه التوقعات من التوسع الاستباقي، وجدولة الصيانة، وتحسين الأداء ، قبل أن تؤثر المشكلات على المستخدمين.

تخلق أنظمة الذكاء الاصطناعي تحديات مراقبة جديدة لمنصات Full Stack Observability. تتبع البرامج التقليدية أنماطًا حتمية—فعندما يفشل تطبيق ما، تساعد البيانات المستخرجة من MELT في تحديد السبب بدقة، سواء كان تسربًا في الذاكرة، أو فشلًا في قاعدة البيانات، أو انتهاء مهلة استجابة واجهة برمجة التطبيقات.

تُنتج نماذج الذكاء الاصطناعي مخرجات احتمالية، مما يعني أن المدخلات المتطابقة قد تؤدي إلى استجابات مختلفة. في بيئات الواجهة الأمامية والخلفية للتطبيقات (Full Stack)، يتدرج هذا التباين عبر طبقات متعددة. قد يؤدي الناتج غير المتوقع لنموذج الذكاء الاصطناعي إلى حدوث أخطاء في واجهات برمجة التطبيقات اللاحقة. يمكن أن تؤثر هذه الأخطاء على استعلامات قاعدة البيانات وتؤثر في النهاية على واجهات المستخدم. تتبع هذه الاختلافات الاحتمالية عبر كامل المجموعة يصبح أكثر تعقيدًا بشكل كبير مقارنةً بمراقبة الأنظمة التقليدية.

على سبيل المثال، قد يُقدم روبوت المحادثة الخاص بخدمة العملاء استجابات مختلفة لنفس السؤال، الأمر الذي يتطلب وجود Full Stack Observability لتتبع كيفية تأثير هذا الاختلاف على خدمات الواجهة الخلفية، ومعالجة المدفوعات، ومقاييس رضا العملاء في آنٍ واحد.

يجب على المؤسسات تتبع انحراف النموذج، ومشاكل جودة البيانات، ودقة التنبؤ، جنبًا إلى جنب مع مقاييس الأداء التقليدية، لمراقبة الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي بفعالية ضمن بيئات الواجهة الأمامية والخلفية للتطبيقات (Full Stack).