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L’article explique que le trafic généré par les agents d’intelligence artificielle diffère de celui des applications web traditionnelles en raison de l’état à long terme, des appels imbriqués, des tentatives répétées rapides et de la charge intermittente. Il propose d’appliquer des principes des microservices, comme le stockage externe de l’état et l’isolation des dépendances, afin de préserver le contexte des conversations lors de la mise à l’échelle horizontale.
JetBrains explique le mécanisme de construction de la Service Map au sein de ses environnements de développement, en s’appuyant sur les traces OpenTelemetry provenant du système pendant son exécution, plutôt que sur des schémas statiques ou une analyse statique du code. La fonctionnalité traite les données tardives et désordonnées afin de mettre progressivement à jour les relations entre les services, les bases de données et les points d’intégration des messages.
Atlassian présente une méthode d’analyse des causes profondes fondée sur la mise en relation temporelle et au moyen d’un graphe de dépendances des services des métriques, des journaux et des traces. L’objectif est de transformer de grandes quantités de données de surveillance en hypothèses classées et vérifiables, tout en préservant le rôle de l’ingénieur dans la validation et la prise de décision.