Temel Özellikler ve Yetenekler

Gözlemlenebilirlik Aracısı, Azure Monitor'a entegre, yapay zeka destekli bir asistan olarak çalışır ve analizini gerçek telemetri verilerine dayandırır . Temel yetenekleri şunlardır:

• Yapay zeka destekli sorun giderme katmanı: Bulut ortamlarındaki logları, metrikleri, izleri, topolojiyi, kaynak sağlığını ve operasyonel bağlamı birbiriyle ilişkilendirir .
• Doğal dil ile sohbet: Mühendislerin, Kusto Sorgu Dili (KQL) ile manuel sorgu yazmadan, telemetri verileri üzerinde açık uçlu sorular sormasına ve rehberli incelemeler yapmasına olanak tanır .
• Derinlemesine incelemeler: Araç hipotezler oluşturur, kanıt toplar, sinyalleri zaman/kapsam/türe göre karşılaştırır, zayıf açıklamaları eler ve tam bir akıl yürütme zinciri sunar .
• Şeffaf akıl yürütme: Araç, neyi bulduğunu, neyi elediğini ve nedenini göstererek insan yargısını atlamak yerine destekler .
• Geniş sinyal ilişkilendirme: Azure tarafından izlenen uygulamalar, AKS, VM'ler, Foundry telemetrisi, altyapı ve platform sinyalleri dahil olmak üzere geniş bir yelpazede çalışır .
• Azure RBAC entegrasyonu: Etkileşimli sohbet ve incelemeler, oturum açmış kullanıcının kimliğini ve rol tabanlı erişim kontrolünü kullanır .
• Kullanıcı verileri üzerinde eğitim yok: İstemler ve yanıtlar, temel modelleri eğitmek için kullanılmaz .

Otonom Operasyonlar (Public Preview)

Genel kullanıma sunumla birlikte Microsoft, public preview aşamasında otonom operasyonları da duyurdu. Bu yetenekler, manuel triyaj çalışmalarını azaltmak için arka planda çalışır:

• Sürekli alarm ilişkilendirme: Araç, alarmlar ateşlendikçe onları sürekli analiz eder, ilgili alarmları tek bir Azure Monitor sorununda gruplandırır ve bu alarmların neden bir arada olduğuna dair doğal dilde bir açıklama ekler .
• Öne çıkan alarmlardan sorun oluşturma: Özel talimatlara dayanarak (örneğin, "seviye 2 alarmları için her zaman bir sorun oluştur") tek bir önemli alarmdan sorun oluşturabilir .
• Otomatik derinlemesine incelemeler: Araç, kendi oluşturduğu sorunlar üzerinde derinlemesine incelemeler başlatabilir .

Kritik nokta, insanların kontrolü elinde tutmasıdır. Araç, kaynakları yeniden başlatmaz, yapılandırmayı değiştirmez veya sorunları kendi başına çözmez . Tüm azaltma kararları mühendise aittir . Otonom operasyonlar, Microsoft Azure Önizlemeleri için Ek Kullanım Koşulları'na tabidir .

Araç Bulut Kesintilerini Nasıl Teşhis Ediyor?

Araç, Microsoft'un Azure'ı yıllarca çalıştırma deneyiminden beslenir. İnsan operatörleri etkileyebilecek stres, yorgunluk veya tünel vizyonu olmadan, kesintiler sırasında nelerin yanlış gittiğini teşhis etmek üzere tasarlanmıştır .

Logları, metrikleri, izleri, alarmları, bağımlılıkları, kaynak grafiğini, kaynak sağlığını, aktivite loglarını, Foundry telemetrisini ve değişiklikleri birbirine bağlayarak bir sorunu olası nedenine kadar izler . Kubernetes'in ortak yaratıcısı Brendan Burns, aracı deterministik otomasyonun üzerine eklenen bir hipotez oluşturma katmanı olarak tanımladı: Araç, neyin yanlış gittiğine dair bir teori oluşturabilir, bunu verilere karşı test edebilir ve bir çözüm bulmak için çalışmaya devam edebilir .

Sınırlamalar ve Kısıtlamalar

Mevcut sürüm için geçerli olan birkaç kısıtlama bulunmaktadır:

• Otonom operasyonlar yalnızca public preview aşamasındadır — GA destek koşulları kapsamında değildir ve önizleme yasal koşullarına tabidir .
• Otonom eylem yok: Araç inceler ve önerir ancak kaynakları yeniden başlatmaz, yapılandırmayı değiştirmez veya sorunları çözmez .
• Özel talimat sınırı: Özel talimatlar, Gözlemlenebilirlik Aracısı kaynağı başına 8.192 karakterle sınırlıdır .
• Derinlemesine inceleme sınırı: Tek bir derinlemesine inceleme işlemi 500 Azure Aracı Kredisi (AAC) ile sınırlandırılmıştır .
• Aracı tarafından oluşturulan sorunlar için özel filtre yok: Sorun listesi görünümünde, yalnızca [<AppName>] başlık öneki, aracı tarafından oluşturulan sorunları ayırt eder .
• Bölge ve kapsam kısıtlamaları: Otonom operasyonlar, kapsamlı bir yönetilen kimliğe sahip, özel bir Microsoft.Monitor/observabilityAgents kaynağına karşı çalışır .

Fiyatlandırma ve Faturalandırma

• Tüketim tabanlı fiyatlandırma modeli: Yalnızca aracının gerçekleştirdiği yapay zeka işi için ödeme yaparsınız. Bu, Azure Aracı Kredileri (AAC) ile ölçülür .
• Üç fatura deseni: Sohbet (genellikle en düşük maliyet), derinlemesine incelemeler (daha yüksek maliyet, işlem başına 500 AAC ile sınırlı) ve otonom operasyonlar (alarm ilişkilendirme önizleme sırasında faturalandırılmaz; otomatik derinlemesine incelemeler faturalandırılır) .
• AAC liste fiyatları: Azure Monitor fiyatlandırma sayfasında mevcuttur .
• Faturalandırma başlangıç tarihi: 1 Temmuz 2026 .
• Alarm ilişkilendirme: Alarmların sürekli arka planda gruplandırılması public preview sırasında faturalandırılmaz .

KPMG Notu

Mevcut kanıtlar, KPMG'nin Agent 365 (Microsoft'un daha geniş aracı yönetişim platformu) kullanımını kapsamaktadır, Gözlemlenebilirlik Aracısı'nı değil. KPMG, kurumsal bir aracı yönetişim girişiminin parçası olarak Agent 365'i 276.000 kişiye dağıttı . Sağlanan kaynaklarda KPMG'nin Azure Copilot Gözlemlenebilirlik Aracısı'nı kullanımına ilişkin belirli bir sonuç veya metrik bulunamadı. Microsoft'un blog yazıları ve topluluk makaleleri GA duyurusunu vurgulamakta ancak KPMG'yi bu belirli aracın erken benimseyicisi olarak göstermemektedir.

Temel Özellikler ve Yetenekler

Gözlemlenebilirlik Aracısı, Azure Monitor'a entegre, yapay zeka destekli bir asistan olarak çalışır ve analizini gerçek telemetri verilerine dayandırır . Temel yetenekleri şunlardır:

• Yapay zeka destekli sorun giderme katmanı: Bulut ortamlarındaki logları, metrikleri, izleri, topolojiyi, kaynak sağlığını ve operasyonel bağlamı birbiriyle ilişkilendirir .
• Doğal dil ile sohbet: Mühendislerin, Kusto Sorgu Dili (KQL) ile manuel sorgu yazmadan, telemetri verileri üzerinde açık uçlu sorular sormasına ve rehberli incelemeler yapmasına olanak tanır .
• Derinlemesine incelemeler: Araç hipotezler oluşturur, kanıt toplar, sinyalleri zaman/kapsam/türe göre karşılaştırır, zayıf açıklamaları eler ve tam bir akıl yürütme zinciri sunar .
• Şeffaf akıl yürütme: Araç, neyi bulduğunu, neyi elediğini ve nedenini göstererek insan yargısını atlamak yerine destekler .
• Geniş sinyal ilişkilendirme: Azure tarafından izlenen uygulamalar, AKS, VM'ler, Foundry telemetrisi, altyapı ve platform sinyalleri dahil olmak üzere geniş bir yelpazede çalışır .
• Azure RBAC entegrasyonu: Etkileşimli sohbet ve incelemeler, oturum açmış kullanıcının kimliğini ve rol tabanlı erişim kontrolünü kullanır .
• Kullanıcı verileri üzerinde eğitim yok: İstemler ve yanıtlar, temel modelleri eğitmek için kullanılmaz .

Otonom Operasyonlar (Public Preview)

Genel kullanıma sunumla birlikte Microsoft, public preview aşamasında otonom operasyonları da duyurdu. Bu yetenekler, manuel triyaj çalışmalarını azaltmak için arka planda çalışır:

• Sürekli alarm ilişkilendirme: Araç, alarmlar ateşlendikçe onları sürekli analiz eder, ilgili alarmları tek bir Azure Monitor sorununda gruplandırır ve bu alarmların neden bir arada olduğuna dair doğal dilde bir açıklama ekler .
• Öne çıkan alarmlardan sorun oluşturma: Özel talimatlara dayanarak (örneğin, "seviye 2 alarmları için her zaman bir sorun oluştur") tek bir önemli alarmdan sorun oluşturabilir .
• Otomatik derinlemesine incelemeler: Araç, kendi oluşturduğu sorunlar üzerinde derinlemesine incelemeler başlatabilir .

Kritik nokta, insanların kontrolü elinde tutmasıdır. Araç, kaynakları yeniden başlatmaz, yapılandırmayı değiştirmez veya sorunları kendi başına çözmez . Tüm azaltma kararları mühendise aittir . Otonom operasyonlar, Microsoft Azure Önizlemeleri için Ek Kullanım Koşulları'na tabidir .

Araç Bulut Kesintilerini Nasıl Teşhis Ediyor?

Araç, Microsoft'un Azure'ı yıllarca çalıştırma deneyiminden beslenir. İnsan operatörleri etkileyebilecek stres, yorgunluk veya tünel vizyonu olmadan, kesintiler sırasında nelerin yanlış gittiğini teşhis etmek üzere tasarlanmıştır .

Logları, metrikleri, izleri, alarmları, bağımlılıkları, kaynak grafiğini, kaynak sağlığını, aktivite loglarını, Foundry telemetrisini ve değişiklikleri birbirine bağlayarak bir sorunu olası nedenine kadar izler . Kubernetes'in ortak yaratıcısı Brendan Burns, aracı deterministik otomasyonun üzerine eklenen bir hipotez oluşturma katmanı olarak tanımladı: Araç, neyin yanlış gittiğine dair bir teori oluşturabilir, bunu verilere karşı test edebilir ve bir çözüm bulmak için çalışmaya devam edebilir .

Sınırlamalar ve Kısıtlamalar

Mevcut sürüm için geçerli olan birkaç kısıtlama bulunmaktadır:

• Otonom operasyonlar yalnızca public preview aşamasındadır — GA destek koşulları kapsamında değildir ve önizleme yasal koşullarına tabidir .
• Otonom eylem yok: Araç inceler ve önerir ancak kaynakları yeniden başlatmaz, yapılandırmayı değiştirmez veya sorunları çözmez .
• Özel talimat sınırı: Özel talimatlar, Gözlemlenebilirlik Aracısı kaynağı başına 8.192 karakterle sınırlıdır .
• Derinlemesine inceleme sınırı: Tek bir derinlemesine inceleme işlemi 500 Azure Aracı Kredisi (AAC) ile sınırlandırılmıştır .
• Aracı tarafından oluşturulan sorunlar için özel filtre yok: Sorun listesi görünümünde, yalnızca [<AppName>] başlık öneki, aracı tarafından oluşturulan sorunları ayırt eder .
• Bölge ve kapsam kısıtlamaları: Otonom operasyonlar, kapsamlı bir yönetilen kimliğe sahip, özel bir Microsoft.Monitor/observabilityAgents kaynağına karşı çalışır .

Fiyatlandırma ve Faturalandırma

• Tüketim tabanlı fiyatlandırma modeli: Yalnızca aracının gerçekleştirdiği yapay zeka işi için ödeme yaparsınız. Bu, Azure Aracı Kredileri (AAC) ile ölçülür .
• Üç fatura deseni: Sohbet (genellikle en düşük maliyet), derinlemesine incelemeler (daha yüksek maliyet, işlem başına 500 AAC ile sınırlı) ve otonom operasyonlar (alarm ilişkilendirme önizleme sırasında faturalandırılmaz; otomatik derinlemesine incelemeler faturalandırılır) .
• AAC liste fiyatları: Azure Monitor fiyatlandırma sayfasında mevcuttur .
• Faturalandırma başlangıç tarihi: 1 Temmuz 2026 .
• Alarm ilişkilendirme: Alarmların sürekli arka planda gruplandırılması public preview sırasında faturalandırılmaz .

KPMG Notu

Mevcut kanıtlar, KPMG'nin Agent 365 (Microsoft'un daha geniş aracı yönetişim platformu) kullanımını kapsamaktadır, Gözlemlenebilirlik Aracısı'nı değil. KPMG, kurumsal bir aracı yönetişim girişiminin parçası olarak Agent 365'i 276.000 kişiye dağıttı . Sağlanan kaynaklarda KPMG'nin Azure Copilot Gözlemlenebilirlik Aracısı'nı kullanımına ilişkin belirli bir sonuç veya metrik bulunamadı. Microsoft'un blog yazıları ve topluluk makaleleri GA duyurusunu vurgulamakta ancak KPMG'yi bu belirli aracın erken benimseyicisi olarak göstermemektedir.