生成AIの可観測性
既存のアプリケーションやサービスと連動したコンテキストで、LLM、AIエージェント、ベクトルデータベースを包括的に監視し、生成AIアプリケーションのトラブルシューティングを実施します。
生成AIの可観測性が重要な理由
本番環境向けの生成AIアプリケーションを構築する際には、特有の課題が生じる。 AIアプリケーションには、以下の目的で専門的な監視が必要です：
- コスト管理：複数のLLMプロバイダーにおけるトークン使用量と API のコストをリアルタイムで追跡
- パフォーマンスを確保：AIスタックの各レイヤーにおけるレイテンシ、スループット、応答品質を監視する
- 複雑なワークフローのデバッグ：複数ステップのエージェントワークフロー、RAGパイプライン、およびツール呼び出しを通じたリクエストの追跡
- 信頼性を維持する：エラー、レート制限、品質低下をユーザーに影響を与える前に検出する
監視可能な項目
Instana 統合された可観測性とリアルタイムコスト追跡から、エージェント型ワークフローのトレース、AIテクノロジースタック全体にわたるゴールデンシグナルのインテリジェントなアラートまで、幅広い機能を提供します。
LLMプロバイダー
主要なAIプロバイダーとの連携を監視： IBMwatsonx.aiOpenAI, Amazon BedrockAnthropic Claude Google GeminiGroq DeepSeek, その他多数 API の呼び出しをすべて追跡し、レイテンシ、トークン消費量、コストに関する詳細なメトリクスを取得します。
AIエージェントフレームワーク
LangChain, で構築された複雑なエージェントワークフローの可視性を獲得 LangGraph,CrewAI,OpenAI エージェント、Langflow、および Google ADK エージェントが意思決定を行い、ツールを活用し、多段階タスクを調整する方法を理解する。
ベクトルデータベース
RAG（検索強化生成）アプリケーションを支えるベクターデータベース操作、埋め込み生成、類似性検索を監視します。
インフラストラクチャとホスティング
GPU使用率、 vLLM のパフォーマンス、およびコンテナ化されたAIワークロードを追跡し、リソースの割り当てとスケーリングを最適化します。