GenAI Observability

Fehlerbehebung und Verwaltung von agentischen und LLM-gestützten Anwendungen

Ein detailliertes Dashboard, dass die Observability-Metriken von IBM® GenAI.

GenAI Observability – Demo

Erkunden Sie, wie Instana generische KI- und agentische Komponenten nachverfolgt und optimiert.

Funktionsweise
Sehen und verwalten Sie Ihre KI-Anwendungen mit Full-Stack-Kontext

 

IBM® Instana GenAI Observability integriert KI-Überwachung in dieselben leistungsstarken Workflows, die Teams bereits für ihre Full-Stack-Anwendungen verwenden. Es erkennt und ordnet automatisch Agenten, Ketten und Aufgaben zu und verbindet deren Daten dann mit dem Rest Ihrer Infrastruktur. Dank integrierter Transparenz hinsichtlich Prompts, Ausgaben, Tokens, Latenzen, Kosten und Fehlern können Teams Probleme schnell aufspüren, die Leistung optimieren und KI-gesteuerte Anwendungen sicher betreiben.

Auf Basis der OpenLLMetry-Standards unterstützt Instana führende Anbieter und Frameworks, darunter IBM® watsonx.ai, Amazon Bedrock, OpenAI, Anthropic, Groq, DeepSeek, LangChain, LangGraph und CrewAI sowie Laufzeitumgebungen wie vLLM und GPUs. Dieser offene Ökosystemansatz sorgt dafür, dass Ihre KI-Observability portabel, kostenbewusst und governancefähig bleibt und bietet Ihnen durchgängige Transparenz vom Modell bis zur Infrastruktur, ohne dass Sie zwischen verschiedenen Tools wechseln müssen.

 

Vorteile
Schnellere Ursachenanalyse über KI-Apps hinweg

Beschleunigen Sie die Ursachenanalyse mit einheitlichen Traces über Agenten, Tools, Modelle und Dienste hinweg, ohne den Kontext wechseln zu müssen.

KI-Token und Kosten kontrollieren und optimieren

Kontrollieren Sie Ausgaben und Überraschungen mit Token und modellierter Kostentransparenz pro Anfrage, Benutzer, Modell oder Mandant.

Stärkung von Zuverlässigkeits-, Governance- und Compliance-Signalen

Verbessern Sie die Zuverlässigkeit und Governance mit richtlinienkonformen Signalen, einschließlich Latenzen, Fehlern, Prompts und Ausgaben.

Funktionen

Abbildung des KI-Frameworks End-to-End-Verfolgung der generativen KI Token- und Kostenanalyse Qualität, Sicherheit und politische Signale Offenes Ökosystem und Laufzeit
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