اتجاهات قابلية الملاحظة حتى عام 2026

يمكن لأدوات قابلية الملاحظة المدعومة بالذكاء الاصطناعي أن تعمل على أتمتة اتخاذ القرار استنادًا إلى بيانات القياس عن بُعد التي تجمعها، وتدمج العروض المصورة للبيانات في لوحات المعلومات عبر الذكاء الاصطناعي التوليدي، وتحسِّن مهام سير العمل باستخدام الرؤى المستخلصة من التعلم الآلي. ستتطلب الطبقة الجديدة من التعقيد التي يضيفها الذكاء الاصطناعي اليقظة في مراقبة التكاليف، وتفكيك صوامع المعلومات، وضمان التوافق والوظائف عبر بنية الأنظمة الموزعة بأكملها.

لذلك، ستكون هناك ثلاثة توجُّهات رئيسية في مشهد قابلية الملاحظة لعام 2026:

1. تتطور منصات قابلية الملاحظة لتصبح أكثر ذكاءً لمواكبة الذكاء الاصطناعي
   
2. استخدام قابلية الملاحظة كجزء من استراتيجية شاملة لإدارة التكاليف
3. زيادة اعتماد معايير قابلية الملاحظة المفتوحة

سيكون من الضروري جعل منصات قابلية الملاحظة أكثر ذكاءً مع تكامل المزيد من الأنظمة واعتمادها على تكنولوجيا المعلومات المدعومة بالذكاء الاصطناعي. يتطلب الذكاء في قابلية الملاحظة زيادة استخدام أدوات قابلية الملاحظة المدعومة بالذكاء الاصطناعي - بمعنى آخر، استخدام الذكاء الاصطناعي لمراقبة الذكاء الاصطناعي.

عندما يتعلق الأمر بإدارة التكاليف، فإن نشر أدوات قابلية الملاحظة بفاعلية في بيئة سحابية أصلية يتطلب اهتمامًا خاصًا بالتسعير والتوافق. يمكن لتحسين التنبؤ وتخطيط السعة والتركيز على أهداف مستوى الخدمة (SLOs) أن يساعد على ضبط الإنفاق وتجنُّب التقيّد بمورِّد محدد.

يُعَد توحيد المعايير في قابلية الملاحظة أمرًا ضروريًا مع تكيُّف معايير وأدوات القياس عن بُعد مفتوحة المصدر -مثل OpenTelemetry (OTel) وPrometheus وGrafana- لاستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في أعباء عملها. يمكن أن يسمح استخدام معيار مشترك للمؤسسات بدمج بيانات قابلية الملاحظة الناتجة عن أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي، ونماذج التعلم الآلي، ووكلاء الذكاء الاصطناعي مع بقية عناصر البنية، ما يوفر رؤية أكثر شمولية لأداء النظام والمقاييس.

تشمل التوجهات الرئيسية الأخرى في مجال قابلية الملاحظة اعتماد مفهوم قابلية الملاحظة ككود، وهي ممارسة في عمليات التطوير تُدار فيها إعدادات قابلية الملاحظة كما يُدار الكود، بالإضافة إلى التركيز المتزايد على قابلية الملاحظة للوظائف الحيوية للأعمال مع سعي المؤسسات إلى إدارة العدد المتزايد من التنبيهات.

تتطلب أدوات الذكاء الاصطناعي ممارسات جديدة لجمع البيانات واستخدامها. ستحتاج العديد من المؤسسات إلى إعادة هيكلة ممارسات قابلية الملاحظة الحالية؛ لضمان فهم أدوات الذكاء الاصطناعي، ونشرها بكفاءة، وتوافقها تمامًا مع أهداف الأعمال.

في مصطلحات قابلية الملاحظة، يشير مفهوم "الذكاء" إلى جمع بيانات القياس عن بُعد الأساسية من أنظمة تكنولوجيا المعلومات، بالإضافة إلى القدرة على استخدام هذه البيانات لاكتشاف الحالات الشاذة، وإجراء تحليل السبب الأساسي، وحل المشكلات، وتحسين تجربة المستخدم، والتنبؤ بالمشكلات لمنع حدوثها.

يقول Arthur de Magalhaes، عضو فريق الخبراء الفنيين الأول في الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات (AIOps) ومنصة Instana لقابلية الملاحظة في IBM، لمنصة IBM Think: "في عام 2026، ستتولى أنظمة الذكاء الاصطناعي التعامل مع المزيد من جوانب العالم، والتي تعمل في النهاية على بنى تحتية قد تتعرض للفشل بعدة طرق".

"يزداد الذكاء والسرعة المطلوبان للحفاظ على سلامة هذه الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي بالتوازي، ما يستدعي تنفيذ أنواع أكثر ابتكارًا وقوة من الذكاء".

أخبر de Magalhaes منصة IBM Think أن أكبر توجُّه في عام 2026 لذكاء قابلية الملاحظة هو زيادة تكامل الذكاء الاصطناعي الوكيل، حيث يجمع وكلاء الذكاء الاصطناعي بيانات قابلية الملاحظة والرؤى اللازمة لتحقيق أهدافهم. على سبيل المثال، يمكن لوكيل متخصص في معالجة السجلات تحليل هذه السجلات، واستخراج الأنماط، واكتشاف الحالات الشاذة، ثم التعاون مع وكلاء آخرين يمتلكون قدرات مختلفة لتصحيح المشكلات ومنع الانقطاعات، ما قد يحسِّن متوسط وقت الإصلاح (MTTR).

كما أن الوكلاء قادرون على توسيع الموارد، وإعادة توجيه حركة المرور، وإعادة تشغيل الخدمات، والتراجع عن عمليات النشر، وإيقاف مسارات البيانات مؤقتًا، إلى جانب مهام أخرى. بشكل متزايد، يفعلون بذلك بينما يتصرفون وفقًا للمعايير التي تحددها محركات اتخاذ القرار المؤتمتة، والتي تقرر إذا ما كانت المشكلة تتطلب إجراءً، ونوع الإجراء المناسب، ومدى استعجاله بناءً على احتياجات الأعمال.

تفويض قرارات الحوكمة هذه لوكيل يتطلب بيانات قابلية ملاحظة لدعم تلك القرارات. يمكن لحل المراقبة الذي يدمج وكلاء الذكاء الاصطناعي بشكل فعَّال مراقبة نتائج الإجراءات، وتعديل النماذج والسياسات، وتحسين القرارات المستقبلية بأدنى تدخل بشري.

وفقًا لبحث نُشر في يناير 2026 من قبل Omdia،¹ أفاد 55% من قادة الأعمال الذين شملهم الاستطلاع بأنهم يفتقرون إلى المعلومات اللازمة لاتخاذ قرارات فعَّالة بشأن الإنفاق على التكنولوجيا. يمكن لنمو الذكاء الاصطناعي أن يزيد الأمر تعقيدًا.

يقول de Magalhaes: "يتعين على الشركات التي تقدِّم خدمة تتضمن ميزات للذكاء الاصطناعي أن تراقب بشكل استباقي تكاليف وحدات معالجة الرسومات (GPU) داخليًا، وأن توسِّع الموارد أو تقللها ديناميكيًا لتلبية الطلب مع الحفاظ على الربحية". تُعَد ممارسات قابلية الملاحظة عنصرًا أساسيًا لتحقيق هذا التوازن.

يمكن لقابلية الملاحظة أن تساعد المؤسسات على تقييم أداء الشبكة وتحديد متى وأين ينبغي توجيه استثمارات تكنولوجيا المعلومات.

مع دفع أدوات الذكاء الاصطناعي مرتفعة التكلفة مثل الوكلاء والنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) للطلب على وحدات معالجة الرسومات (GPUs) مرتفعة التكلفة، سيصبح من الضروري للمؤسسات توزيع هذه الوحدات واستخدامها بكفاءة، لضمان استمرار وصول العملاء إلى أدوات الذكاء الاصطناعي بأقل قدر من الانقطاعات. يمكن لبيانات الملاحظة أن تساعد على تحسين وضع واستخدام هذه الوحدات الرسومية بحيث يتمكن المستخدمون من الوصول إلى أدوات الذكاء الاصطناعي دون أن تواجه المؤسسة أرباحًا سلبية أو تتحمل التكاليف على المستخدم.

للذكاء الاصطناعي الوكيل دور محوري في إدارة هذه التكاليف. في إحدى حالات الاستخدام، قد يتمكن الوكلاء المتخصصون في قابلية ملاحظة الذكاء الاصطناعي من تحليل البيانات القادمة من بيئات هجينة ومتعددة السحابات لتحسين قرارات شراء وحدات معالجة الرسومات (GPUs) وتوزيعها، بما يؤدي إلى انخفاض فعلي في التكاليف.

يمكن لقابلية الملاحظة أن تساعد أيضًا على إدارة التكاليف في جوانب أخرى من تكنولوجيا المعلومات المؤسسية. على سبيل المثال، يمكن استخدام أدوات قابلية الملاحظة لمقارنة تكوينات مختلفة لمنظومة تكنولوجيا المعلومات وطوبولوجيا الشبكة، بهدف خفض تكاليف قابلية الملاحظة مع الحفاظ على أهداف أداء أدوات قابلية الملاحظة - أو حتى تحسينها.

يمكن لتخطيط السعة، أي العملية التي تدرس قدرة المؤسسة الإنتاجية والموارد اللازمة لتحقيق الأهداف، أن يؤدي دورًا أيضًا في ضبط التكاليف، مستفيدًا من الرؤى الفورية التي توفِّرها أدوات قابلية الملاحظة وأدوات المراقبة.

مع تزايد عدد نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي في البنية التقنية، سيكون من الضروري وجود معيار مشترك لدمجها مع أدوات قابلية الملاحظة ومصادر البيانات الحالية.

يشير توحيد قابلية الملاحظة إلى اعتماد مواصفات وأطر عمل مشتركة لبيانات قابلية الملاحظة، وغالبًا على مستوى الأدوات البرمجية حيث يُستخدم الكود لجمع بيانات القياس ع بُعد.

يمكن للمعايير المشتركة تسهيل عملية استيعاب البيانات، وتعزيز الابتكار في هذا المجال، والمساعدة على تجنُّب التقيُّد بمورِّد واحد - وهو ما سيكون بالغ الأهمية مع تكامل أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي، التي غالبًا ما تمتلكها جهات خارجية ولها رؤية محدودة على آليات عملها الداخلية، في بيئات تكنولوجيا المعلومات السحابية الأصلية.

يقول de Magalhaes لمنصة IBM Think: "اعتماد المجتمع والمؤسسات هو العامل الأهم في توحيد قابلية الملاحظة". يقول: "يجب أن تُقبل المعايير وتُعتمد من قِبل مجموعات كبيرة من المجتمع، وبعد ذلك مباشرةً يجب أن يتوفر دعم مناسب من مزوِّدي المؤسسات لضمان إمكانية تطبيق هذه المعايير في السيناريوهات الواقعية".

وفقًا لـ de Magalhaes، ستواصل OpenTelemetry توسيع قدراتها في قابلية ملاحظة الذكاء الاصطناعي التوليدي خلال عام 2026. قد تسمح معايير البيانات المشتركة في OTel لمورِّدي قابلية الملاحظة بربط بيانات القياس عن بُعد من أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي مغلقة المصدر مع بقية بيئة تكنولوجيا المعلومات، ما يؤدي إلى تكوين رؤية شاملة من البداية إلى النهاية.

تشمل التوجهات الرئيسية الأخرى لعام 2026 نمو مفهوم قابلية الملاحظة ككود، وزيادة التركيز على قابلية الملاحظة للوظائف الحيوية للأعمال.

ارتبطت زيادة اعتماد المعايير المفتوحة بزيادة اعتماد مفهوم قابلية الملاحظة ككود.

قابلية الملاحظة ككود هي ممارسة ضمن عمليات التطوير تطبِّق مبادئ تطوير البرمجيات على قابلية الملاحظة. على غرار البنية التحتية ككود (IaC)، تتضمن قابلية الملاحظة ككود إدارة أنظمة وسياسات قابلية الملاحظة من خلال إنشاء ملفات التكوين، التي يتم التحكم في نسخها وإدارتها عبر طلبات السحب. تحل هذه الملفات محل التنقل اليدوي في أدوات قابلية الملاحظة وواجهات المستخدم، من خلال عملية تُحاكي طريقة نشر الكود.

يقول de Magalhaes: "الأدوات والمفاهيم نفسها التي تحكم وتنفِّذ البنية التحتية ككود تنطبق أيضًا على قابلية الملاحظة ككود".

قابلية الملاحظة ككود تعني أن نفس مسارات CI/CD التي تتعقب وتنشر الكود تلقائيًا يمكن استخدامها أيضًا لإدارة قابلية الملاحظة، ما يُتيح الجمع والتحليل والاحتفاظ ببيانات القياس عن بُعد تلقائيًا. البيئة التي تحكمها المعايير المفتوحة تجعل نشر وتحرير هذا الكود أكثر سلاسة عبر بيئات الشبكات المتنوعة.

تحدِّد ملفات التكوين التي يتم إنشاؤها في بيئة قابلية الملاحظة ككود كيفية جمع بيانات القياس عن بُعد، وعرضها، وتقييمها - مثل قواعد الأدوات، والتنبيهات، ولوحات المعلومات، وأهداف مستوى الخدمة (SLOs).يمكن للمسؤولين التأكد من أنه عند قيام أدوات IaC بإنشاء خادم جديد لتلبية الطلب، يتم إنشاء ملف تكوين مصاحب للحصول على مراقبة ذلك الخادم.

مع تزايد قوة أدوات قابلية الملاحظة وانتشارها، ستحتاج المؤسسات إلى تركيز جهود قابلية الملاحظة على الأنظمة التي تؤثِّر مباشرةً في نتائج الأعمال.

الحصول على قابلية ملاحظة أفضل للأنظمة مع مرور الوقت يرافقه خطر زيادة إجهاد التنبيهات. وفقًا لأبحاث نشرتها Omdia في نوفمبر 2025²، يُعَد إجهاد التنبيهات أكبر مصدر للقلق بالنسبة إلى فِرق الأمن الإلكتروني في المجال الحساس لتقنية العمليات، ما يُبرز أهمية قدرة فِرق تكنولوجيا المعلومات على تصنيف التنبيهات بسرعة وذكاء والتخلص من التنبيهات غير المهمة أو المكررة.

وفقًا لما ذكره de Magalhaes، فإن الطريقة الأكثر طلبًا لتقليل عوائق التنبيهات هي حصر التنبيهات فقط على تلك التي تؤثِّر في نتائج الأعمال. لذلك، قد تفكر المؤسسات في وضع استراتيجيات قابلية ملاحظة محددة لأجزاء الشبكة التي تنفِّذ عمليات الأعمال مباشرةً.

على سبيل المثال، قد يطوِّر مهندسو موثوقية المواقع (SREs) قاعدة لتمييز المشكلات في كشف الحالات الشاذة بين خادم يفتقر للذاكرة في بيئة اختبار -وهي مشكلة ذات أولوية منخفضة نسبيًا- وخادم يفتقر للذاكرة في بيئة الإنتاج التي تعالج معاملات بطاقات الائتمان، وهو ما يجب أن يؤدي إلى استجابة فورية للحوادث.