Geschäftliche Herausforderungen
Mit dem Übergang von Unternehmen vom Experimentieren mit generativer KI zum produktiven Einsatz von agentischer KI sind neue betriebliche Herausforderungen entstanden. KI-Systeme sind keine isolierten Modelle mehr, sondern dynamische Workflows aus Agenten, LLMs und Diensten, die Entscheidungen in Echtzeit treffen. Herkömmliche Observability-Tools wurden nicht für Systeme entwickelt, die eigenständig denken, eine Entwicklung durchlaufen und handeln. Dadurch fehlt den Teams die Transparenz und der Kontext, den sie benötigen, um die Leistung zu gewährleisten, die Kosten zu kontrollieren und das Vertrauen zu erhalten.
Angesichts des Wandels von Agenten, Modellen und Abhängigkeiten entwickeln sich auch KI-Anwendungen ständig weiter. Das macht es schwierig zu verstehen, was gerade ausgeführt wird und wie die Komponenten zusammenwirken.
Den Teams fehlen einheitliche Methoden zur Messung der Qualität, Relevanz und Genauigkeit der Ausgaben in KI-Workflows, sodass sie auf manuelle Reviews und Stichproben angewiesen sind.
KI-Systeme können sich im Laufe der Zeit verändern, wobei Änderungen in Bezug auf Latenz, Ausgaben und Token-Nutzung schwer zu erkennen sind, bevor sie sich auf Benutzer oder Budgets auswirken.
Teams können nicht ohne Weiteres nachvollziehen, wie und warum Agenten Entscheidungen treffen, was die Fehlersuche in Workflows erschwert und die Gewährleistung der Verantwortlichkeit und Governance erschwert.
Die Instana-Lösung AI Agent and LLM Observability
IBM Instana bietet Full-Stack-Observabilität für KI-gestützte Anwendungen und erweitert die bestehenden GenAI-Funktionen um tiefere Einblicke in das Verhalten von Agenten, Entscheidungsfindung und geschäftliche Auswirkungen.
Instana erkennt automatisch KI-Komponenten, verfolgt durchgängige Workflows über Agenten und Dienste hinweg und korreliert Leistung, Kosten und Qualitätssignale in einer einheitlichen Lösung. Mit integrierten Auswertungen, adaptivem Baselining und Einblick in das Reasoning der Agenten auf Aufgabenebene können Teams KI-Systeme in der Produktion kontinuierlich überwachen, verstehen und optimieren.
Das Ergebnis ist ein Wandel von reaktiver Fehlerbehebung hin zu proaktiven, kontrollierten KI-Operationen, der es Teams ermöglicht, die Leistung zu verwalten, die Kosten zu kontrollieren und Vertrauen in KI in großem Maßstab aufzubauen.
Funktionen
Überwachen Sie Latenz, Durchsatz, Token-Nutzung und Kosten für alle Modelle und Dienste. Identifizieren Sie Kostentreiber, optimieren Sie die Nutzung und richten Sie die KI-Leistung an die operativen Ziele aus.
Verfolgen Sie Anfragen von Agenten, LLM-Aufrufen, Tools und herkömmlichen Diensten. Visualisieren Sie komplette Workflows und verstehen Sie, wie KI-Komponenten im gesamten Anwendungskontext interagieren.
Verfolgen Sie die Token-Nutzung und die modellierten Kosten auf granularer Ebene, um Modelle, Prompts und Mandantenfähigkeit zu optimieren. Nutzen Sie diese Erkenntnisse, um Überschreitungen zu vermeiden und die Ausgaben an den Leistungszielen auszurichten.
Verwenden Sie integrierte Auswertungen, um KI-Ausgaben auf Genauigkeit, Relevanz und Konsistenz zu prüfen. Automatisches Erlernen des normalen Verhaltens zur Erkennung von Abweichungen, Anomalien und Leistungsänderungen im Laufe der Zeit.
Verstehen Sie, wie Agenten Entscheidungen treffen, indem Sie mehrstufige Workflows, Toolnutzung und LLM-Interaktionen visualisieren. Diagnostizieren Sie Probleme schneller und erhalten Sie einen vollständigen Überblick darüber, wie Ergebnisse zustande kommen.
Erfahren Sie in einer interaktiven Demo, wie es funktioniert
Vorteile
Ressourcen
Erhalten Sie kostenlosen Zugang zum vollständigen Gartner Magic Quadrant-Bericht und erfahren Sie, wie sich der Markt für Observability-Plattformen entwickelt, worauf es bei einer modernen Observability-Lösung ankommt und warum IBM als vertrauenswürdiger Anbieter gilt.
Erfahren Sie, wie KI-Agenten die Erkennung und -behebung von Anomalien revolutionieren.
Erfahren Sie, wie KI-Agenten und LLMs IT-Probleme in Echtzeit vorhersagen und verhindern.
Ähnliche Anwendungsfälle
Häufig gestellte Fragen
IBM Instana verfolgt automatisch jede KI-Anfrage über den gesamten KI-Workflow – vom Benutzerprompt über Modellinferenz bis hin zu allen nachgelagerten Diensten –, ohne manuelle Instrumentierung zu benötigen. Instana bildet alle Abhängigkeiten ab, korreliert Latenz- und Fehlermuster und hebt Probleme wie langsame Inferenz, Token-Engpässe, verminderte GPU-Leistung oder Prompt-Fehler hervor.
Instana bietet detaillierte Einblicke in die Token-Nutzung und Kosten über Modelle, Services und Workflows hinweg und hilft Teams, Treiber zu identifizieren, die Nutzung zu optimieren und unerwartete Ausgaben zu verhindern.
Instana kombiniert Echtzeitüberwachung mit kontinuierlichen Bewertungen und adaptivem Baselining, um Leistung Probleme, Driften und Anomalien frühzeitig zu erkennen und sicherzustellen, dass KI-Systeme zuverlässig bleiben und auf die beabsichtigten Ergebnisse abgestimmt sind.
Ja. Instana bietet eine einheitliche Full Stack Observability über KI-Komponenten und traditionelle Dienste hinweg und ermöglicht so eine durchgängige Transparenz und schnellere Fehlerbehebung bei hybriden Anwendungen.
IBM Instana erfasst KI-spezifische Metriken wie die Ausführungszeit von Prompts, die Latenzzeit bei Inferenzprozessen, die Anzahl der Token, das Routingverhalten von Modellen, die Generierungszeit von Einbettungen und die Latenzzeit beim Abruf von Vektordatenbanken. Außerdem werden Fehler wie Kontextfenstergrenzen, fehlerhafte Prompt und Timeout-Ereignisse angezeigt, sodass Teams sowohl das Verhalten des Modells als auch die umliegenden Dienste überwachen können.
Instana visualisiert jeden Schritt einer RAG- oder Multi-Modell-Pipeline, einschließlich der Einbettung von Diensten, Vektorspeichern, API-Aufrufen, LLM-Endpunkten und nachgelagerten Microservices. Seine Analysen identifizieren automatisch die Ursache von Problemen wie langsamem Abruf, Fallback-Schleifen, Modellsättigung oder API-Engpässen und machen so die Fehlersuche effizienter.