Unravel Data Systems公司正在突破可觀測性和FinOps軟體的邊界，推出了一款全新的自主優化引擎，該引擎能夠自動調優和修復運行在Databricks、Snowflake和Google BigQuery平台上的企業數據平台。
這家位於帕洛阿爾托的公司發布了Arvix AI，這是一個嵌入在Unravel平台內的智能體人工智慧系統，能夠分析工作負載、重寫代碼、優化基礎設施配置，並在部署前驗證變更。該公司表示，這項技術反映了行業從推薦引擎和儀錶板向自主運營系統轉變的更廣泛趨勢。
聯合創始人兼首席執行官Kunal Agarwal表示："當由人工進行變更時，每天只能對這些應用和平台進行有限的修復或改進。Arvix AI是Unravel內部的一個智能體系統，它基於數十年的遙測數據積累，將視圖和洞察轉化為實際行動。"
企業面臨的挑戰與解決方案
Unravel Data指出，企業在基於雲的數據和AI基礎設施方面面臨著不斷攀升的成本，而跨多個平台（如Databricks、Snowflake和BigQuery）運行工作負載的需求，以及將分析訪問權限擴展到工程團隊之外，進一步加劇了複雜性。
Agarwal說："現在不僅僅是工程師，營銷、產品、法務和財務團隊也在使用這些系統。這意味著需要檢查更多AI工作負載的效率，以避免浪費預算周期。"
服務提供商提供的推薦引擎（如Databricks Advisor和BigQuery Recommender）可以識別潛在問題，但仍需要工程師手動實施修復。Agarwal表示，使用Arvix AI，"你只需定義一個目標，比如確保所有數據管道像潤滑良好的機器一樣運行，它就會自動為你完成。"
自動化與自主性的區別
他還區分了自動化和自主性，指出傳統自動化依賴於確定性的預定義操作，而Arvix AI則持續調查系統並獨立尋找優化機會。
"它會自行搜尋資訊，找出可能出現問題的合理原因，"他說。
該平台的核心是Unravel所稱的"上下文圖譜"，它映射了企業中工作負載、基礎設施、數據集、應用程式和用戶之間的關係。Agarwal表示，該公司收集的十年遙測數據使其能夠建模通用大語言模型無法處理的複雜依賴關係。
治理與安全特性
該公司強調治理和安全功能是企業採用的關鍵要求。Arvix AI在部署前會針對現有工作負載驗證建議的優化方案，並在實施後持續監控變更的影響。
"你最不想做的就是更改代碼後得到錯誤的結果，"Agarwal說。"只有當新代碼更好時，它才會進行更改。"如果性能下降，系統可以自動回滾修改或逐步減少配置變更。
企業可以根據工作負載特徵（如服務級別承諾或業務關鍵性）決定授予何種程度的自主權。
Agarwal表示，行業正在從儀錶板和可觀測性界面轉向直接執行修復任務的系統。"我們一直致力於將'可觀測性'這個詞改為'可操作性'，"他說。
Arvix AI包含在Unravel Data的現有平台中，不會收取單獨的許可費用。
Q&A
Q1：Arvix AI是什麼？它有什麼特別之處？
A：Arvix AI是Unravel Data推出的智能體人工智慧系統，嵌入在Unravel平台內。它能夠自動分析工作負載、重寫代碼、優化基礎設施配置並驗證變更。與傳統推薦引擎不同，Arvix AI不需要工程師手動實施修復，而是能夠獨立尋找優化機會並自動執行，將"可觀測性"轉變為"可操作性"。
Q2：Arvix AI與傳統自動化工具有什麼區別？
A：傳統自動化依賴於確定性的預定義操作，而Arvix AI具有自主性，能夠持續調查系統並獨立尋找優化機會。它會自行搜尋資訊，找出可能出現問題的合理原因，基於十年的遙測數據建模複雜依賴關係，這是通用大語言模型無法處理的。
Q3：Arvix AI如何保證優化變更的安全性？
A：Arvix AI在部署前會針對現有工作負載驗證建議的優化方案，確保新代碼比原代碼更好才會進行更改。它在實施後持續監控變更的影響，如果性能下降，系統可以自動回滾修改或逐步減少配置變更，避免因代碼更改導致錯誤結果。
