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支持人工智能的服务仍然需要恢复计划。
一个有用的系统包括一种在出现问题时继续操作的方法。
回顾专栏准备此存档于 版本日期确定了它在每周系列中的位置。
人工智能可以在熟悉的工作流程中引入新的依赖关系。如果这种依赖关系变得不可用或产生不可靠的结果，团队仍然有责任要履行。我希望将恢复和连续性作为服务设计的一部分进行讨论。
确定可以暂停的内容
有些任务可以等待系统恢复；其他人则需要临时替代方案。与企业主进行区分。了解替代方案需要哪些信息和批准，以及当主要工作流程中断时团队是否可以真正访问它们。
练习过渡
一个简短的练习可以测试 人们如何认识问题、决定使用后备措施并传达变更。包括恢复正常运营：通过其他路线完成的工作可能需要进行协调。这些步骤在排练期间比在紧急活动期间更容易改进。
与合作伙伴审查依赖关系
技术合作伙伴应能够解释相关支持安排及其责任限制。组织应该知道自己的责任是什么。我赞成对整个服务有一个共同的看法，并对可操作该服务的人员做出现实的假设。当团队能够在压力下做出有序的决策时，而不是在演示中包含令人放心的恢复图时，就可以证明韧性。
Genellipse如何提供帮助
Genellipse 可以帮助检查支持 AI 的服务的依赖性和回退要求。我们的基础设施、安全和数字团队可以与企业主合作制定运营模型和代表性恢复场景。该约定可以明确哪些责任属于组织、Genellipse 以及涉及的任何其他提供商。
从思考到实践
与 Genellipse 讨论这个问题
