CloudWatch Omni 把應用程式與 AI 代理的故障調查帶進同一個工作空間

應用程式發生異常時，開發與維運人員往往需要拼湊不同系統的線索；若問題牽涉 AI 代理，光確認請求「有回覆」也未必足夠。AWS 在 2026 年 9 月 22 日的部落格介紹 Amazon CloudWatch Omni，並於 9 月 23 日公告正式推出，主打讓團隊在同一個、以應用程式為中心的工作空間調查應用程式與 AI 代理。2317

同一個調查現場，前提是資料進得來

Omni 依負責應用程式的團隊來組織調查。成員可透過組織專屬網址，以現有身分登入，不必取得 AWS 管理主控台的存取權。AWS 也介紹了自動發現的應用程式拓樸、自然語言查詢，以及由 AWS DevOps Agent 支援的調查指引，讓不同職能的人員能從同一幅系統圖像著手。2320

跨帳戶或跨雲端的可見度，則取決於遙測資料是否已收集並送入系統。AWS 表示，原本送往 CloudWatch 的資料無須重新設定即可顯示於 Omni；其他工作負載可在導入開放式遙測標準 OpenTelemetry 後，透過其傳輸協定 OTLP 的端點送入資料。這提供了調查不同環境的途徑，卻不會讓未導入遙測的服務自動變得可見。2317

AI 代理的關鍵問題：答案是怎麼來的？

AI 代理即使產生了答案，背後的執行流程仍可能走上非預期路徑。Omni 的相關功能旨在協助團隊追蹤代理行為、評估輸出品質，並回查產生結果的各個步驟，而不只檢查請求是否完成。相關報導提到代理工作流程追蹤、提示詞比較與內建效能評估工具。1824

停機成本說明需求，不能當成產品成效

New Relic 的《2026 年可觀測性展望》估計，受訪企業因高影響停機承受的年化損失為 7,400 萬美元，平均每小時成本為 185 萬美元；偵測與解決這類事件的平均時間分別為 41 分鐘及 54 分鐘。這些是調查結果，並非 Omni 可節省的金額。33

在另一份《2026 年 AI 影響報告》中，New Relic 指出，工程師有 33% 的時間花在緊急應變或處理系統中斷。該公司另稱，使用其自家 AI 強化可觀測性功能的用戶，解決事件的速度比未使用者快 25%；這項比較不能用來推定 CloudWatch Omni 也會帶來相同成效。86

值得注意的是，New Relic 指出，25% 的受訪組織已在正式環境部署 AI 代理，卻沒有加以監控。Omni 的切入點，正是把應用程式狀態與代理行為放進同一場調查；它能否真正幫助團隊更快判斷問題，仍要看監控涵蓋範圍、遙測品質，以及團隊如何運用這些證據。3323