DevOps团队还可以浮现更多有关异常的细节，包括导致峰值的属性，相关信号，以通过查看异常周围发生的事情并查看上游和下游依赖性来调查根本原因。
New Relic总经理兼集团副总裁Guy Fighel表示，添加这些功能和其他功能是为了扩展监视平台的功能，该监视平台作为软件即服务(SaaS)平台提供了应用机器学习的自然焦点算法来通知AI引擎所需的大量数据。
平台上添加的其他新功能包括将关联与决策逻辑注入以驱动自定义决策的能力，以及对执行关联和执行方式的透明度更高。
除了提供对相关总事件发生率，总相关问题，降噪率以及事件相关的最常见原因的洞察力之外，新的Relic AI也得到了增强，以减少可能产生的无关警报的数量。新的Relic AI还提供对一组可配置过滤器的访问，以为每个发布优先级指定宽限期。
菲格尔说，目标是使不断评估遥测数据是否异常，然后通过现有协作工具共享这些见解成为可能。为了实现该目标，New Relic AI提取多种数据类型，包括警报，日志，指标和部署事件。
New Relic认为AI不会很快取代IT团队的需求。相反，Fighel说，人工智能将以一种使现有IT员工人数增加的方式，使他们能够更快地确定任何问题的根本原因。Fighel说，通过云访问的监控工具是将AI注入已经存在数据的服务的理想平台。相比之下，其他平台则需要IT团队聚合大量数据，以训练AI模型。
在将AI应用于IT管理时，自然会产生高度怀疑，但是Fighel说，将AI功能视为理所当然只是时间问题。实际上，随着COVID-19大流行之后，IT环境继续变得越来越复杂，并且人们越来越关注降低IT成本，因此AI技术得到更广泛的采用只是时间问题。
同时，DevOps团队应该期望他们今天需要执行的许多死记硬背任务变得越来越自动化。这可能会使IT团队的某些成员感到不舒服，但是不久之后，大多数IT专业人员将不会真正错过他们的工作，而今天的工作仅仅是纯粹的繁琐工作。
