AI ワークロードの可観測性
AI 駆動型ワークロードを構築および拡張するためのハイブリッド監視。
AI インフラストラクチャ、モデル、アプリケーションを詳細に可視化することで、トラブルシューティングを迅速化し、ダウンタイムを短縮し、パフォーマンスを最適化します。
福利厚生
迅速に行動できる自信
- 基盤となるハードウェアから AI 駆動型アプリケーションまでの可視性を備え、概念実証から本番環境まで AI ワークロードを最適化および維持します。
- ワークロードやビジネスイニシアチブの変化に応じて新しいリソースを自動的に検出します
- 予測分析を使用してシステムの中断を事前に特定し、サービスの可用性を維持します。
最新のデータセンターで革新を実現
- パブリック クラウド、プライベート環境、エッジ ロケーション、GPU クラスター、オンプレミス ハードウェアにおける高度な AI ワークロードのコンポーネントを観察
- AIハードウェアの電力消費を追跡してエネルギーコストを削減し、二酸化炭素排出量を削減します
- コンピューティング要件を積極的に管理し、コスト超過を軽減します
AI インフラストラクチャ、モデル、アプリケーション全体の可観測性
- インフラストラクチャ、ベクターデータベース、機械学習、大規模言語モデル (LLM) など、AI 運用のあらゆるレイヤーを包括的に監視します。
- モデル、データ パイプライン、コンピューティング リソース (GPU、TPU、CPU など) が効率的、安全、かつコスト効率よく動作していることを確認します。
- AIワークロードをサポートするハードウェアとクラウド環境を追跡、分析、最適化する
可用性の高い AI を活用したワークロードとサービス
- リアルタイムの異常検出により、通常の動作からの逸脱を識別し、パフォーマンスに影響が出る前に IT チームが問題を特定できるようにします。
- 相関アラート 冗長な通知や重要でない通知をフィルタリングして、最も重要なアラートに集中できるようにします。
- ログの分析情報とパフォーマンスデータを結び付けて、システムの健全性を包括的に把握します。
特徴
インフラ監視
Nvidia、AWS、Azure、GCP 全体のオンプレミスおよびクラウド AI ハードウェアからメトリクスを取得します。メモリ使用率、温度、電力消費などの GPU メトリクスを視覚化し、アラートを出します。
ミドルウェアの洞察
OpenAI、Amazon Bedrock、Amazon SageMaker、Amazon Q Business、Ollama の AI プラットフォーム、ベクターデータベース、フレームワーク、大規模言語モデル (LLM) を追跡することで、モデルのパフォーマンスを強化します。
アプリケーションの可観測性
OpenLIT および Traceloop との統合により、リアルタイムの監視と詳細な分析が提供され、AI アプリケーションの観測性が実現し、パフォーマンスと信頼性が確保されます。
コストインテリジェンス
十分に活用されていない、またはアイドル状態の AI コンピューティング リソースと LLM トークンの使用状況を特定し、コスト削減の機会を活用して過剰な支出を防ぎます。