Software 2.0

7个领先的AI可观察性平台

admin -

将大型语言模型（LLM）集成到企业工作流程中非常易于访问。

但在生产环境中理解这些系统的非确定性 AI 行为，提出了巨大的运营挑战。

AI 可观察性工具提供了对遥测数据的深度可见性，从而能够在整个技术栈中进行根本原因分析和性能优化。

在深入了解 AI 可观察性平台的详细信息之前，您需要了解 AI 可观察性、监控和治理之间的区别。

什么是 AI 可观察性？

AI 可观察性是在生产环境中监控、跟踪和分析 AI 和机器学习系统，以确保其可靠性、性能和问责制的实践。

虽然传统的 IT 监控工具是构建来跟踪确定性系统健康指标的，但当应用于机器学习的概率性质时，它们显得不足。

与传统监控不同，AI 可观察性工具跟踪模型的实际输入、输出和决策路径，分析诸如提示-响应模式、令牌使用、语义漂移和幻觉等复杂数据。

另一方面，AI 治理是为合规官和法律团队建立的，以确保负责任、道德和合规的 AI 使用。治理侧重于风险管理、访问控制、模型文档和遵守 SOC 2 或 GDPR 等监管标准。

一旦您确定了 AI 可观察性、监控和治理之间的区别，下一步就是选择一个与您的特定 AI 基础设施和工作负载相一致的平台。

1、Coralogix

Coralogix 日志分析和实时监控界面。

Coralogix 是一个统一的全栈可观察性平台，可以在不需要传统的、昂贵的热数据索引需求的情况下分析日志、指标、跟踪和安全数据。

它提供了对整个 AI 生态系统的综合视图，非常适合每天生成太字节数据的庞大规模企业级部署。

Coralogix 在数据流经系统时分析数据，与传统的索引相比，将总体所有权成本降低高达 70%。

功能：

  • 流内数据分析： 实时处理遥测数据，无需索引并降低延迟和基础设施开销。
  • AI 安全态势管理（AI-SPM）： 自动扫描环境以检测"影子 AI"使用并执行严格的合规控制，如 GDPR 和 SOC 2。
  • 开箱评估器： Coralogix 配备了一个 dedicated evaluation engineto，以实时幻觉检测、提示注入监控和毒性评分。
  • 端到端用户旅程跟踪： 将完整的数据流从初始用户提示通过后端微服务映射到最终模型输出。

优点：

  • Coralogix 的 DataPrime 允许用户直接从存档查询、转换和聚合日志、指标和跟踪。
  • 动态异常检测学习正常的系统基线，将平均时间检测（MTTD）显著降低。
  • 通过为 OpenTelemetry 和开放标准提供广泛的本地支持，消除了供应商锁定的威胁。
  • 统一传统的基础设施监控、应用程序性能监控（APM）和前沿 AI 指标到一个平台。

缺点：

  • 高级警报的学习曲线；对于新用户来说，UI/UX 可能不太直观。

定价： 基于摄取和保留的量纯粹的消费定价；没有分层支持模型确保所有客户平等获得专业知识。

2、Arize 数据可观察性

Actian 数据可观察性界面

Actian 数据可观察性 是为智能时代而构建的，强调数据管道完整性和保持数据在客户虚拟私有云中的零复制架构。对于已经 Actian 生态系统中复杂的分析工作负载，它是最佳选择。

功能：

  • AI 驱动的管道异常检测： 自动识别微妙的模式漂移、异常值和数据新鲜度问题。
  • 零复制处理架构： 直接在数据湖屋上运行密集质量检查，而无需物理移动数据。
  • 左移 CI/CD 集成： 将自动化质量检查直接嵌入到部署管道中，以便在预生产环境中捕获错误。
  • 端到端可跟踪性： 具有超过 250 个本地连接器，用于将数据流映射到现有遗留和云基础设施。

优点：

  • 提供不依赖统计采样的 100% 完整的数据覆盖，消除了危险监控盲点。
  • 通过计算质量指标而不向主数据仓库发送昂贵查询，提供可预测的云经济学。
  • 企业级安全过程在用户的虚拟私有云内完全处理数据，支持严格的行业合规需求。

缺点：

  • 主要专注于基础数据健康和管道完整性，而不是提供深度的 LLM 提示调试。

定价： 通常与更广泛的 Actian 平台订阅捆绑在一起或根据定制部署授权。

3、Monte Carlo

Monte Carlo 的 AI 可观察性界面

Monte Carlo 专注于智能体数据可观察性，以确保为 AI 系统提供的基础数据是纯净和准确的。

它自动为 AI 应用程序映射完整的数据谱，监控诸如新鲜度、卷、质量和模式变化等整个数据管道的关键参数。

功能：

  • 自动化字段级数据谱系： 可视化映射数据如何从源表通过转换流向最终 AI 消费。
  • AI 驱动的异常检测： 使用机器学习模型监控数据管道，以发现静默错误和意外卷峰值。
  • 智能体可观察性： 跟踪自主 AI 智能体如何查询、交互和从底层向量数据库检索数据。
  • 自动化事件分类： 提供指导的根本原因分析工作流程，以隔离失败的管道组件。

优点：

  • 通过在数千条手动 SQL 规则中深入挖掘"未知未知"，显着释放工程工时并加速整体运营效率。
  • 在企业规模上建立巨大的数据信任，减轻有缺陷 AI 输出的严重声誉风险。

缺点：

  • 对于预算有限的小型初创公司或团队，该平台可能很昂贵。
  • 设置高度定制化和高级监视器也可能很困难，并且需要时间学习。

定价： 基于活跃监视器数量和每日 API 调用计算的分层定价结构（Start、Scale、Enterprise）。企业合约起价为 50,000 美元。

4、Datadog

Datadog 监控和分析

Datadog 为已经投资其强大基础设施工具的工程团队提供统一的监控解决方案。

其专用的 LLM 链 APM 功能将 Datadog 强大的应用程序性能监控能力直接扩展到生成式 AI 工作负载，在整个堆栈中统一指标。

功能：

  • LLM 链 APM： 为 AI 智能体提供端到端的分布式跟踪，捕获输入、输出、延迟和提示详细信息。
  • Bits AI： 生成式 AI 对话助手，帮助工程师使用自然语言排查复杂事故。
  • 大规模集成库： 拥有超过 800 个预先构建的集成，用于从几乎任何云服务或工具摄取遥测数据。
  • 结构化实验： 允许团队直接在主仪表板中进行 LLM 评估并比较模型性能。

优点：

  • 被认为是仪表板可用性、直观导航和跨孤岛数据相关性的行业黄金标准。
  • 对于已经利用 Datadog 进行遗留监控的组织，可以无缝添加 AI 可观察性。
  • 异常可靠且对于管理最大型企业工作负载具有高度可扩展性。

缺点：

  • 与专用工具相比极其昂贵；LLM 可观察性通常是自动的高级附加组件，可能会在不警告的情况下显着增加账单。

定价： 基础设施监控起价为 15 美元/主机/月，但高跟踪量和跨度索引可能会导致成本超过 5,000 美元/月，适用于相对较小的环境。

5、New Relic

New Relic 通过 APM 摘要页面进行故障排除。

New Relic 提供具有深度应用程序性能监控的全栈可观察性平台，为生成式 AI 工作负载提供深度可见性和模型上下文协议（MCP）服务器调用。

功能：

  • AI 的 APM： 自动跟踪整个模型上下文协议（MCP）请求生命周期，以提供深度见解。
  • 内置模型集成： 与领先的 LLM（如 OpenAI）和现代向量数据库（如 Pinecone）无缝连接。
  • AI 驱动的警报关联： 将相关错误消息和系统异常分组，以显着减少警报噪音。
  • 原生开放标准支持： 完全支持摄取 OpenTelemetry（OTLP）数据，而无需专有代理。

优点：

  • 用户始终报告实现 2 倍更高的事故关联率，并且解决问题的平均时间快 25%。
  • 设置过程极其快，因为现有的 New Relic 智能体自动包含所有 AI 监控功能。
  • 与传统限制性主机计费相比，提供低得多的每 GB 数据摄取定价模型。

缺点：

  • 功能和能力（50+）的绝对数量可能会让新用户不知所措。
  • 使用计算容量单位（CCU）的定价结构可能对准确预测的财务团队来说很复杂。

定价： 标准计划起价为 49 美元/用户，全平台访问用户起价为 99 美元。

6、Dynatrace

Dynatrace AI 基础设施可观察性。

Dynatrace 以其 Davis AI 引擎而闻名，它使用确定性因果 AI 执行高度精确的根本原因分析，而不是依赖简单的统计相关性。它明确设计用于高度复杂、分布式云原生企业环境。

功能：

  • Davis AI： 持续分析数十亿个依赖关系，以提供自动化、上下文感知的根本原因分析。
  • 全栈映射： 自动发现并映射所有受监控微服务和模型之间的拓扑关系。
  • Kubernetes 集成： 自动部署和监控容器化工作负载和集群节点。
  • 智能故障排除： 智能地将多个本地化异常组合成一个单一的、全面的问题警报。

优点：

  • 通过精确识别确切失败的组件和定位，显着减少警报疲劳。
  • 平台的高度自动化性质显着减少了工程团队所需的手动配置。
  • 提供深刻、可操作的见解，明确地将技术性能下降与实际业务影响指标联系起来。

缺点：

  • 其高级定价结构通常不适合预算有限的小型组织或预算紧张的团队。
  • 需要大量的培训投入，由于其巨大的复杂性。

定价： 全栈综合监控起价为 58 美元/月，每 8 GiB 主机。基础设施监控起价为 29 美元/月，每主机。

7、Splunk

Splunk 企业安全。

Splunk 专注于安全优先的可观察性和高保真数据保留。其可观察性云包括 AI 智能体监控，旨在关联智能体性能的不可靠根本原因。

功能：

  • 故障排除智能体： AI 驱动的助手，自动关联信号并推荐逐步修复计划。
  • 无采样保留： 保留 100% 的遥测数据，以便在不出现盲点的情况下提供高分辨率实时监控。
  • 集中式日志分析： 支持海量数据摄取，整合多样化的日志以进行主动威胁搜索。
  • 高级集成： 为 Cisco AI POD 和专用 Splunk MCP 服务器提供深度支持。

优点：

  • 在日志搜索、历史数据分析和工作流自动化方面具有无与伦比的能力和性能。
  • 高度可定制的可视化仪表板允许团队有效地监控定制的 AI 应用程序。
  • 去中心化可观察性，安全地将见解直接放置在管理系统系统的工程师手中。

缺点：

  • Splunk 可能很昂贵，且随着数据摄取卷和特定功能使用，卷式许可成本会迅速扩展。
  • 查询大量、未优化的历史数据集可能会偶尔导致平台性能缓慢。

定价： 完全依赖于根据所需数据摄取量和特定功能使用的定制企业定价协议。

8、结束语

虽然这些企业巨头提供了无与伦比的全栈可见性和规模，但有时它们可能过大或不适合那些只专注于优化其 LLM 提示和链的团队。

在本文的第 2 部分，我们将从基础设施转向应用逻辑。我们将讨论专门为 LLM 工程和深度调试而构建的工具，包括 LangChain 热门如 Arize AI、LangSmith 和 Langfuse。

原文链接: Top 7 AI Observability Tools & Platforms

汇智网翻译整理，转载请标明出处