AIオブザーバビリティ インフラストラクチャ、ワークロード、パイプライン 1つのプラットフォームで
AI 環境全体のすべての信号を統合することで、事後対応的な対応から戦略的なデータ主導の意思決定に移行できます。
チームがAIシステムとインフラストラクチャを統合的に可視化できれば、 より迅速に行動し、混乱を防ぎ、コストを最適化する複雑さを制御に変え、洞察を影響に変えます。
雑務に煩わされることなく全体像を把握する
ツールをまたいでデータを追いかけるのはもう終わりです。AIとIT環境全体をフルスタックで可視化することで、チームはより迅速に行動し、よりスマートにトラブルシューティングを行い、重要な業務に集中できるようになります。
問題に遅れず、先手を打つ
異常がサービスに支障をきたす前に、プロアクティブに検知します。早期検知と根本原因の洞察により、ダウンタイムを削減し、推測作業を排除します。
AIコストを自動的に管理
アイドル状態のリソース、十分に活用されていない GPU、過剰なコンピューティング能力などが支出に影響する前に、それらを可視化することで予算の予想外の変化を回避します。
複雑さを伴わずに AI を拡張
スタックの進化に合わせて、LogicMonitor が対応します。新しいシステムは自動的に検出されるため、手動によるオーバーヘッドやカバレッジのギャップは発生しません。
エッジからAPIまでセキュリティを確保
AIフットプリント全体にわたるアクセス、使用状況、システムの動作を監視します。侵害やサービス中断につながる前に、不審なアクティビティを検出します。
AIのパフォーマンスを経営陣に正確に伝える
AI コスト、稼働時間、システム パフォーマンスなどの複雑な指標を、調整、投資、よりスマートな意思決定を促進する明確で実用的なダッシュボードに変換します。
LOGICMONITOR ENVISIONとEDWIN AIによる可観測性
必要なものすべて 監視、管理、最適化 AIシステムとワークロード
LM Envision は、リアルタイムの可視性、自動検出、AI 相関関係を備えており、AI インフラストラクチャのあらゆるレイヤーを監視して、ダウンタイムを防止し、支出を管理し、迅速に行動するのに役立ちます。
統一
視覚化する
検出
トレース
トラック
セキュアー
AIテレメトリを1つのプラットフォームに統合
GPU メトリック、LLM パフォーマンス、ベクター データベース統計を 1 つのビューにまとめることで、盲点を排除し、AI スタックのすべてのレイヤーを監視できます。
- GPUとコンピューティングメトリクス 新しいクラスターの自動検出により、オンプレミスとクラウドの両方で NVIDIA GPU の使用率、メモリ使用量、温度、電力消費データを収集します。
- LLM と API テレメトリ OpenAI、AWS Bedrock、Azure OpenAI、GCP Vertex AI からのトークン数、API 呼び出しのレイテンシ、エラー率、リクエストあたりのコストを取り込みます。
- ベクターデータベースの可視性 Pinecone および ChromaDB クラスターからクエリボリューム、読み取り/書き込みレイテンシ、インデックス サイズのメトリックを、すぐに使用できる状態で直接収集します。
すべての AI とインフラストラクチャの指標を 1 つのビューで確認
事前に構築されたダッシュボードを使用して GPU、LLM、ベクター DB、インフラストラクチャ メトリックを並べて表示したり、ドラッグ アンド ドロップによるカスタマイズで独自のダッシュボードを構築したりできます。
- あらかじめ構築されたテンプレート LM Envision に同梱されている、AI に重点を置いた既成のダッシュボードにアクセスします。
- カスタムダッシュボード ドラッグ アンド ドロップでウィジェットを構築および配置し、チームや役割に合わせてビューをカスタマイズします。
アラートのノイズを減らし、重要な点を浮き彫りにする
異常検出機能で異常な動作を早期に検知し、メトリックベースのしきい値を設定し、優先度の低いアラートを抑制することで、チームは信頼性の高いインシデントに集中できます。API から GPU まで、すべての AI リクエストをトレースします。
- 異常検出エンジン LLM、GPU、API、パイプライン全体で異常な動作に自動的にフラグを付けるため、手動でしきい値を設定せずに問題を早期に検出できます。
- しきい値ベースのアラート 任意のメトリックにカスタムしきい値を設定し、値が定義された制限を超えたり下回ったりしたときに通知を受け取ります。
- ノイズ抑制 冗長なアラートや優先度の低いアラートを自動的に抑制し、信頼性の高いインシデントのみが通知をトリガーするようにします。
APIからGPUまですべてのAIリクエストをトレース
推論パイプラインをマッピングし、サービス関係をトレースし、クラウド/オンプレミスのトポロジを視覚化することで、レイテンシを正確に特定し、トラブルシューティングを迅速化できます。
- エンドツーエンドのトレース 推論パイプライン (API 呼び出し → LLM フレームワーク → GPU 実行 → 戻り) をインストルメント化して、リクエスト パスをトレースし、レイテンシのボトルネックを特定します。
- サービスチェーンの洞察 Amazon SageMaker、AWS Q Business、Kubernetes ポッド、LangChain エージェント、その他のミドルウェア コンポーネントからメトリクスをキャプチャして相関させます。
- ハイブリッドクラウドのトポロジマッピング オンプレミスのホスト、クラウド VM、コンテナ クラスター間の関係を自動検出してマッピングし、新しいリソースが追加されるとマッピングを更新します。
支出を追跡し、無駄を削減し、予算を守る
AI ワークロード専用に構築された組み込みの予測ツールを使用して、トークンの使用量と GPU コストを内訳し、アイドル状態のリソースを検出し、予算アラートを設定します。
- トークンコストの内訳 組み込みのコスト ダッシュボードを使用して、AI 支出をモデル、アプリケーション、またはチーム別に分類します。
- アイドルリソースの検出 アイドル状態または十分に活用されていない GPU とベクター DB シャードを特定し、統合の機会を強調します。
- 予測と予算アラート 履歴メトリックを適用して、翌月のトークン支出または GPU 使用量を予測し、予算しきい値アラートを構成します。
AIスタックを保護し、監査を簡素化
AI 固有のログとインフラストラクチャ ログを取り込んで異常をフラグ付けし、アクセス パターンを追跡し、HIPAA や SOC 2 などの標準に準拠するための監査対応ログをエクスポートします。
- 統合セキュリティイベント AI サービス イベントとともにセキュリティ ログとアラート (ファイアウォール、VPN、エンドポイント) を取り込み、不正な API 呼び出し、異常なコンテナの起動、データ ストア アクセスの異常をフラグ付けします。
- 監査ログ コンプライアンス (HIPAA、SOC 2 など) と監査レポートをサポートするために、任意の時点でのログとメトリック スナップショットを保存およびエクスポートします。
統合
あらゆるものに接続 AIを動かす
LM Envisionは、インフラストラクチャやITSMツールからAIプラットフォームやモデルフレームワークまで、3,000以上のテクノロジーと統合します。GPU、LLM、ベクターデータベース、クラウドAIサービスからメトリクスを取り込み、ServiceNow、Jira、Zendeskなどのツールと強化されたインシデントコンテキストを自動的に同期します。
100%
コレクターベースでAPIフレンドリー
3,000+
種類以上のコネクター
ITOps向けAIエージェント
エドウィンAI 問題を検出し、説明し、解決を支援する 自動的に
Edwin AIは、エージェント型AIOpsを適用し、ノイズの削減、トリアージの自動化、そして最も複雑な環境でも問題解決を促進することで、ITOpsを効率化します。手作業によるステッチングや、スイベルチェアによる調整は不要です。
67%
ITSMインシデント削減
88%
ノイズ減少
「LogicMonitor は、常に革新を続け、当社のビジネスニーズに適応してくれる貴重なパートナーです。」
「LogicMonitor は真のパートナーとして私たちの成功を支援してくれます。」
「Capital Group では 1,000 日あたり XNUMX 件以上のアラートが発生しています。LogicMonitor により、こうしたノイズが排除されます。」
「LogicMonitor の監視機能の威力は驚異的です。」
数字で見ます
真の成果をもたらすAIオブザーバビリティ
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チケットの減少
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監視ツールの減少
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より速いMTTR
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時間の節約
答えを得る
よくあるご質問
AI モニタリングに関する主な質問への回答を入手します。
AI の可観測性とは何ですか?
AIオブザーバビリティとは、AIシステムが本番環境でどのように動作するかを監視・理解する能力です。インフラストラクチャ、モデル、アプリケーションからのインサイトを1つのビューに統合することで、モデルのドリフト検出、レイテンシの特定、サイレント障害の捕捉を支援します。
AI の観測可能性は従来の監視とどう違うのでしょうか?
従来の監視では、CPU、メモリ、稼働時間を監視します。AIの可観測性は、これらのシグナルを、出力の変化、パフォーマンスの低下、エージェントの異常な動作といったモデルの動作と結び付けます。
AI の可観測性はいつ実装すればよいですか?
理想的には本番稼働前に実施しましょう。AIシステムを初日から追跡する方が、後から可視性のギャップを修正するよりもはるかに簡単です。
LogicMonitor はドリフトやレイテンシーなどの問題を検出できますか?
はい。LogicMonitor は、応答の遅延、予期しない出力の急増、使用状況の変化など、システムとモデルの動作における異常なパターンを監視します。これらは多くの場合、より深刻な AI の問題を示唆します。
開始するにはエージェントまたはカスタムインストルメンテーションが必要ですか?
いいえ。LogicMonitorは、統合機能が組み込まれたコレクターベースのモデルを採用しています。複雑な設定をすることなく、すぐにAIスタックの監視を開始できます。
AIパフォーマンスを自分でコントロール
LMエンビジョン
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