Klíčové funkce a možnosti

Observability Agent funguje jako AI-asistent integrovaný do Azure Monitoru, jehož analýzy stojí na reálných telemetrických datech . Mezi jeho hlavní schopnosti patří:

• AI vrstva pro odstraňování problémů: Propojuje logy, metriky, trace, topologii, stav prostředků a provozní kontext napříč cloudovými prostředími .
• Chat v přirozeném jazyce: Inženýři mohou pokládat otevřené otázky a provádět řízená šetření bez nutnosti ručně psát Kusto Query Language (KQL) dotazy .
• Hloubková šetření: Agent formuluje hypotézy, shromažďuje důkazy, porovnává signály podle času/rozsahu/typu, vylučuje slabá vysvětlení a předkládá celý řetězec uvažování .
• Transparentní uvažování: Agent zobrazí, co našel, co vyloučil a proč – podporuje lidský úsudek, nikoli jej obchází .
• Korelace široké škály signálů: Pracuje napříč aplikacemi monitorovanými v Azure, AKS, VM, Foundry telemetrií, infrastrukturou a platformními signály .
• Integrace s Azure RBAC: Interaktivní chat a šetření používají identitu přihlášeného uživatele a jeho řízení přístupu na základě rolí .
• Žádné trénování na uživatelských datech: Dotazy a odpovědi nejsou používány k trénování základních modelů .

Autonomní operace (veřejný náhled)

Spolu s GA Microsoft představil také autonomní operace, které běží na pozadí a snižují manuální práci při třídění incidentů:

• Kontinuální korelace alertů: Agent průběžně analyzuje vznikající alerty, seskupuje související alerty do jediného issue v Azure Monitoru a připojí vysvětlení v přirozeném jazyce, proč alerty patří k sobě .
• Vytváření issues z významných alertů: Na základě vlastních instrukcí (např. „vždy vytvoř issue pro alerty se závažností 2“) může agent vytvářet issues z jednotlivých důležitých alertů .
• Automatická hloubková šetření: Agent může spouštět hloubková šetření u jím vytvořených issues .

Zásadní je, že kontrola zůstává v rukou lidí. Agent sám nerestartuje prostředky, nemění konfiguraci ani neřeší issues . Veškerá rozhodnutí o nápravě zůstávají na inženýrovi . Autonomní operace podléhají Doplňkovým podmínkám použití pro Microsoft Azure Previews .

Jak agent diagnostikuje cloudové výpadky

Agent čerpá z mnohaletých zkušeností Microsoftu s provozem Azure. Je navržen tak, aby během výpadků diagnostikoval, co se děje, aniž by podléhal stresu, únavě nebo tunelovému vidění, které může postihnout lidské operátory .

Propojuje logy, metriky, trace, alerty, závislosti, graf prostředků, stav prostředků, protokoly aktivit, Foundry telemetrii a změny, aby vystopoval problém zpět k jeho pravděpodobné příčině . Spolutvůrce Kubernetes Brendan Burns popsal agenta jako přidání vrstvy pro tvorbu hypotéz nad deterministickou automatizaci: agent vytvoří teorii o tom, co se pokazilo, otestuje ji proti datům a pokračuje v práci, dokud nenajde řešení .

Omezení a limity

Na současnou verzi se vztahuje několik omezení:

• Autonomní operace jsou pouze ve veřejném náhledu – nevztahují se na ně podmínky podpory GA a podléhají právním podmínkám náhledu .
• Žádné autonomní akce: Agent vyšetřuje a doporučuje, ale nerestartuje prostředky, nemění konfiguraci ani neřeší issues .
• Limit vlastních instrukcí: Vlastní instrukce jsou omezeny na 8 192 znaků na Observability Agent resource .
• Limit hloubkového šetření: Jediná operace hloubkového šetření je omezena na 500 Azure Agent Credits (AAC) .
• Žádný vyhrazený filtr pro issues vytvořené agentem: V zobrazení seznamu issues rozlišuje issues vytvořené agentem pouze předpona [<AppName>] v názvu .
• Omezení oblasti a rozsahu: Autonomní operace běží proti vyhrazenému Microsoft.Monitor/observabilityAgents resource s omezenou spravovanou identitou .

Ceny a fakturace

• Model založený na spotřebě: Platíte pouze za AI práci, kterou agent vykoná, měřeno v Azure Agent Credits (AAC) .
• Tři fakturační vzorce: Chat (obvykle nejnižší náklady), hloubková šetření (vyšší náklady, limit 500 AAC na operaci) a autonomní operace (korelace alertů se během náhledu neúčtuje; automatická hloubková šetření se účtují) .
• Ceník AAC: K dispozici na stránce s cenami Azure Monitor .
• Začátek fakturace: 1. července 2026 .
• Korelace alertů: Průběžné seskupování alertů na pozadí se během veřejného náhledu neúčtuje .

Poznámka ke KPMG

Dostupné zdroje se týkají zavedení Agent 365 (širší platforma Microsoftu pro správu agentů), nikoli specificky Observability Agent. KPMG nasadila Agent 365 pro 276 000 lidí v rámci celopodnikové iniciativy pro správu agentů . Nebyly nalezeny žádné konkrétní výsledky nebo metriky pro použití Azure Copilot Observability Agent společností KPMG v poskytnutých zdrojích. Blogové příspěvky Microsoftu a články z komunity zdůrazňují oznámení GA, ale necitují KPMG jako prvního uživatele tohoto konkrétního agenta.

Klíčové funkce a možnosti

Observability Agent funguje jako AI-asistent integrovaný do Azure Monitoru, jehož analýzy stojí na reálných telemetrických datech . Mezi jeho hlavní schopnosti patří:

• AI vrstva pro odstraňování problémů: Propojuje logy, metriky, trace, topologii, stav prostředků a provozní kontext napříč cloudovými prostředími .
• Chat v přirozeném jazyce: Inženýři mohou pokládat otevřené otázky a provádět řízená šetření bez nutnosti ručně psát Kusto Query Language (KQL) dotazy .
• Hloubková šetření: Agent formuluje hypotézy, shromažďuje důkazy, porovnává signály podle času/rozsahu/typu, vylučuje slabá vysvětlení a předkládá celý řetězec uvažování .
• Transparentní uvažování: Agent zobrazí, co našel, co vyloučil a proč – podporuje lidský úsudek, nikoli jej obchází .
• Korelace široké škály signálů: Pracuje napříč aplikacemi monitorovanými v Azure, AKS, VM, Foundry telemetrií, infrastrukturou a platformními signály .
• Integrace s Azure RBAC: Interaktivní chat a šetření používají identitu přihlášeného uživatele a jeho řízení přístupu na základě rolí .
• Žádné trénování na uživatelských datech: Dotazy a odpovědi nejsou používány k trénování základních modelů .

Autonomní operace (veřejný náhled)

Spolu s GA Microsoft představil také autonomní operace, které běží na pozadí a snižují manuální práci při třídění incidentů:

• Kontinuální korelace alertů: Agent průběžně analyzuje vznikající alerty, seskupuje související alerty do jediného issue v Azure Monitoru a připojí vysvětlení v přirozeném jazyce, proč alerty patří k sobě .
• Vytváření issues z významných alertů: Na základě vlastních instrukcí (např. „vždy vytvoř issue pro alerty se závažností 2“) může agent vytvářet issues z jednotlivých důležitých alertů .
• Automatická hloubková šetření: Agent může spouštět hloubková šetření u jím vytvořených issues .

Zásadní je, že kontrola zůstává v rukou lidí. Agent sám nerestartuje prostředky, nemění konfiguraci ani neřeší issues . Veškerá rozhodnutí o nápravě zůstávají na inženýrovi . Autonomní operace podléhají Doplňkovým podmínkám použití pro Microsoft Azure Previews .

Jak agent diagnostikuje cloudové výpadky

Agent čerpá z mnohaletých zkušeností Microsoftu s provozem Azure. Je navržen tak, aby během výpadků diagnostikoval, co se děje, aniž by podléhal stresu, únavě nebo tunelovému vidění, které může postihnout lidské operátory .

Propojuje logy, metriky, trace, alerty, závislosti, graf prostředků, stav prostředků, protokoly aktivit, Foundry telemetrii a změny, aby vystopoval problém zpět k jeho pravděpodobné příčině . Spolutvůrce Kubernetes Brendan Burns popsal agenta jako přidání vrstvy pro tvorbu hypotéz nad deterministickou automatizaci: agent vytvoří teorii o tom, co se pokazilo, otestuje ji proti datům a pokračuje v práci, dokud nenajde řešení .

Omezení a limity

Na současnou verzi se vztahuje několik omezení:

• Autonomní operace jsou pouze ve veřejném náhledu – nevztahují se na ně podmínky podpory GA a podléhají právním podmínkám náhledu .
• Žádné autonomní akce: Agent vyšetřuje a doporučuje, ale nerestartuje prostředky, nemění konfiguraci ani neřeší issues .
• Limit vlastních instrukcí: Vlastní instrukce jsou omezeny na 8 192 znaků na Observability Agent resource .
• Limit hloubkového šetření: Jediná operace hloubkového šetření je omezena na 500 Azure Agent Credits (AAC) .
• Žádný vyhrazený filtr pro issues vytvořené agentem: V zobrazení seznamu issues rozlišuje issues vytvořené agentem pouze předpona [<AppName>] v názvu .
• Omezení oblasti a rozsahu: Autonomní operace běží proti vyhrazenému Microsoft.Monitor/observabilityAgents resource s omezenou spravovanou identitou .

Ceny a fakturace

• Model založený na spotřebě: Platíte pouze za AI práci, kterou agent vykoná, měřeno v Azure Agent Credits (AAC) .
• Tři fakturační vzorce: Chat (obvykle nejnižší náklady), hloubková šetření (vyšší náklady, limit 500 AAC na operaci) a autonomní operace (korelace alertů se během náhledu neúčtuje; automatická hloubková šetření se účtují) .
• Ceník AAC: K dispozici na stránce s cenami Azure Monitor .
• Začátek fakturace: 1. července 2026 .
• Korelace alertů: Průběžné seskupování alertů na pozadí se během veřejného náhledu neúčtuje .

Poznámka ke KPMG

Dostupné zdroje se týkají zavedení Agent 365 (širší platforma Microsoftu pro správu agentů), nikoli specificky Observability Agent. KPMG nasadila Agent 365 pro 276 000 lidí v rámci celopodnikové iniciativy pro správu agentů . Nebyly nalezeny žádné konkrétní výsledky nebo metriky pro použití Azure Copilot Observability Agent společností KPMG v poskytnutých zdrojích. Blogové příspěvky Microsoftu a články z komunity zdůrazňují oznámení GA, ale necitují KPMG jako prvního uživatele tohoto konkrétního agenta.