L'Osservability Agent agisce come un assistente basato su AI integrato in Azure Monitor, sempre ancorato a dati di telemetria reali . Le sue capacità principali includono:

• Livello di troubleshooting AI-driven: correla log, metriche, tracce, topologia, stato delle risorse e contesto operativo in ambienti cloud .
• Chat in linguaggio naturale: permette agli ingegneri di porre domande aperte e condurre indagini guidate sui dati di telemetria, senza dover scrivere manualmente query KQL (Kusto Query Language) .
• Indagini approfondite: l'agente formula ipotesi, raccoglie prove, confronta i segnali per tempo/ambito/tipo, esclude spiegazioni deboli e presenta una traccia completa del ragionamento .
• Trasparenza del ragionamento: l'agente mostra cosa ha trovato, cosa ha escluso e perché, supportando il giudizio umano senza bypassarlo .
• Correlazione di segnali ampia: funziona su applicazioni monitorate da Azure, AKS, VM, telemetria Foundry, infrastruttura e segnali della piattaforma .
• Integrazione con Azure RBAC: la chat interattiva e le indagini utilizzano l'identità dell'utente connesso e il controllo degli accessi basato sui ruoli .
• Nessun training sui dati utente: i prompt e le risposte non vengono utilizzati per addestrare i modelli di base .

Operazioni autonome (anteprima pubblica)

Insieme alla versione GA, Microsoft ha introdotto le operazioni autonome in anteprima pubblica. Queste capacità lavorano in background per ridurre il lavoro manuale di triage:

• Correlazione continua degli alert: l'agente analizza continuamente gli alert mentre vengono generati, raggruppa quelli correlati in un unico issue di Azure Monitor e allega una spiegazione in linguaggio naturale del perché quegli alert appartengono allo stesso problema .
• Creazione di issue da alert importanti: può creare issue a partire da singoli alert significativi, seguendo istruzioni personalizzate (ad esempio, "crea sempre un issue per gli alert di gravità 2") .
• Indagini approfondite automatiche: l'agente può eseguire indagini approfondite sugli issue che ha creato .

Fondamentalmente, gli esseri umani rimangono al controllo. L'agente non riavvia risorse, non modifica la configurazione e non risolve i problemi autonomamente . Tutte le decisioni di mitigazione restano nelle mani dell'ingegnere . Le operazioni autonome sono soggette ai Termini di servizio supplementari per le anteprime di Microsoft Azure .

Come l'agente diagnostica i guasti nel cloud

L'agente si basa sull'esperienza pluriennale di Microsoft nella gestione di Azure. È progettato per diagnosticare cosa sta andando storto durante i guasti, senza lo stress, la fatica o la visione a tunnel che possono colpire gli operatori umani .

Collega log, metriche, tracce, alert, dipendenze, grafo delle risorse, stato delle risorse, log delle attività, telemetria Foundry e modifiche per risalire alla causa probabile di un problema . Brendan Burns, co-creatore di Kubernetes, ha descritto l'agente come un livello di formulazione di ipotesi sopra l'automazione deterministica: l'agente può formulare una teoria su cosa sia andato storto, testarla contro i dati e continuare a lavorare per trovare una soluzione .

Limitazioni e vincoli

Diversi vincoli si applicano alla versione attuale:

• Le operazioni autonome sono solo in anteprima pubblica: non sono coperte dai termini di supporto della versione GA e sono soggette ai termini legali delle anteprime .
• Nessuna azione autonoma: l'agente indaga e raccomanda, ma non riavvia risorse, non modifica la configurazione e non risolve i problemi .
• Limite alle istruzioni personalizzate: le istruzioni personalizzate sono limitate a 8.192 caratteri per risorsa Observability Agent .
• Capacità massima di indagine approfondita: una singola operazione di indagine approfondita è limitata a 500 Azure Agent Credits (AAC) .
• Nessun filtro dedicato per gli issue creati dall'agente: nella vista elenco degli issue, solo il prefisso [<NomeApp>] nel titolo distingue gli issue creati dall'agente .
• Vincoli di area geografica e ambito: le operazioni autonome vengono eseguite su una risorsa dedicata Microsoft.Monitor/observabilityAgents con un'identità gestita con ambito limitato .

Prezzi e fatturazione

• Modello di prezzo a consumo: si paga solo per il lavoro AI svolto dall'agente, misurato in Azure Agent Credits (AAC) .
• Tre modalità di fatturazione: chat (costo generalmente più basso), indagini approfondite (costo più alto, limitato a 500 AAC per operazione) e operazioni autonome (la correlazione degli alert non viene fatturata durante l'anteprima; le indagini approfondite automatiche vengono fatturate) .
• Prezzi AAC: disponibili nella pagina dei prezzi di Azure Monitor .
• Data di inizio fatturazione: 1° luglio 2026 .
• Correlazione degli alert: il raggruppamento continuo in background degli alert non viene fatturato durante l'anteprima pubblica .

Nota su KPMG

Le prove disponibili riguardano il rollout di Agent 365 da parte di KPMG (la piattaforma più ampia di governance degli agenti di Microsoft), non specificamente l'Osservability Agent. KPMG ha implementato Agent 365 per 276.000 persone come parte di un'iniziativa di governance degli agenti a livello aziendale . Nelle fonti fornite non sono stati trovati risultati o metriche specifici per l'utilizzo dell'Azure Copilot Observability Agent da parte di KPMG. I blog e gli articoli della community di Microsoft evidenziano l'annuncio della versione GA, ma non citano KPMG come early adopter di questo agente specifico.

L'Osservability Agent agisce come un assistente basato su AI integrato in Azure Monitor, sempre ancorato a dati di telemetria reali . Le sue capacità principali includono:

• Livello di troubleshooting AI-driven: correla log, metriche, tracce, topologia, stato delle risorse e contesto operativo in ambienti cloud .
• Chat in linguaggio naturale: permette agli ingegneri di porre domande aperte e condurre indagini guidate sui dati di telemetria, senza dover scrivere manualmente query KQL (Kusto Query Language) .
• Indagini approfondite: l'agente formula ipotesi, raccoglie prove, confronta i segnali per tempo/ambito/tipo, esclude spiegazioni deboli e presenta una traccia completa del ragionamento .
• Trasparenza del ragionamento: l'agente mostra cosa ha trovato, cosa ha escluso e perché, supportando il giudizio umano senza bypassarlo .
• Correlazione di segnali ampia: funziona su applicazioni monitorate da Azure, AKS, VM, telemetria Foundry, infrastruttura e segnali della piattaforma .
• Integrazione con Azure RBAC: la chat interattiva e le indagini utilizzano l'identità dell'utente connesso e il controllo degli accessi basato sui ruoli .
• Nessun training sui dati utente: i prompt e le risposte non vengono utilizzati per addestrare i modelli di base .

Operazioni autonome (anteprima pubblica)

Insieme alla versione GA, Microsoft ha introdotto le operazioni autonome in anteprima pubblica. Queste capacità lavorano in background per ridurre il lavoro manuale di triage:

• Correlazione continua degli alert: l'agente analizza continuamente gli alert mentre vengono generati, raggruppa quelli correlati in un unico issue di Azure Monitor e allega una spiegazione in linguaggio naturale del perché quegli alert appartengono allo stesso problema .
• Creazione di issue da alert importanti: può creare issue a partire da singoli alert significativi, seguendo istruzioni personalizzate (ad esempio, "crea sempre un issue per gli alert di gravità 2") .
• Indagini approfondite automatiche: l'agente può eseguire indagini approfondite sugli issue che ha creato .

Fondamentalmente, gli esseri umani rimangono al controllo. L'agente non riavvia risorse, non modifica la configurazione e non risolve i problemi autonomamente . Tutte le decisioni di mitigazione restano nelle mani dell'ingegnere . Le operazioni autonome sono soggette ai Termini di servizio supplementari per le anteprime di Microsoft Azure .

Come l'agente diagnostica i guasti nel cloud

L'agente si basa sull'esperienza pluriennale di Microsoft nella gestione di Azure. È progettato per diagnosticare cosa sta andando storto durante i guasti, senza lo stress, la fatica o la visione a tunnel che possono colpire gli operatori umani .

Collega log, metriche, tracce, alert, dipendenze, grafo delle risorse, stato delle risorse, log delle attività, telemetria Foundry e modifiche per risalire alla causa probabile di un problema . Brendan Burns, co-creatore di Kubernetes, ha descritto l'agente come un livello di formulazione di ipotesi sopra l'automazione deterministica: l'agente può formulare una teoria su cosa sia andato storto, testarla contro i dati e continuare a lavorare per trovare una soluzione .

Limitazioni e vincoli

Diversi vincoli si applicano alla versione attuale:

• Le operazioni autonome sono solo in anteprima pubblica: non sono coperte dai termini di supporto della versione GA e sono soggette ai termini legali delle anteprime .
• Nessuna azione autonoma: l'agente indaga e raccomanda, ma non riavvia risorse, non modifica la configurazione e non risolve i problemi .
• Limite alle istruzioni personalizzate: le istruzioni personalizzate sono limitate a 8.192 caratteri per risorsa Observability Agent .
• Capacità massima di indagine approfondita: una singola operazione di indagine approfondita è limitata a 500 Azure Agent Credits (AAC) .
• Nessun filtro dedicato per gli issue creati dall'agente: nella vista elenco degli issue, solo il prefisso [<NomeApp>] nel titolo distingue gli issue creati dall'agente .
• Vincoli di area geografica e ambito: le operazioni autonome vengono eseguite su una risorsa dedicata Microsoft.Monitor/observabilityAgents con un'identità gestita con ambito limitato .

Prezzi e fatturazione

• Modello di prezzo a consumo: si paga solo per il lavoro AI svolto dall'agente, misurato in Azure Agent Credits (AAC) .
• Tre modalità di fatturazione: chat (costo generalmente più basso), indagini approfondite (costo più alto, limitato a 500 AAC per operazione) e operazioni autonome (la correlazione degli alert non viene fatturata durante l'anteprima; le indagini approfondite automatiche vengono fatturate) .
• Prezzi AAC: disponibili nella pagina dei prezzi di Azure Monitor .
• Data di inizio fatturazione: 1° luglio 2026 .
• Correlazione degli alert: il raggruppamento continuo in background degli alert non viene fatturato durante l'anteprima pubblica .

Nota su KPMG

Le prove disponibili riguardano il rollout di Agent 365 da parte di KPMG (la piattaforma più ampia di governance degli agenti di Microsoft), non specificamente l'Osservability Agent. KPMG ha implementato Agent 365 per 276.000 persone come parte di un'iniziativa di governance degli agenti a livello aziendale . Nelle fonti fornite non sono stati trovati risultati o metriche specifici per l'utilizzo dell'Azure Copilot Observability Agent da parte di KPMG. I blog e gli articoli della community di Microsoft evidenziano l'annuncio della versione GA, ma non citano KPMG come early adopter di questo agente specifico.