大手企業から信頼されています
AIオブザーバビリティプラットフォーム
AIシステムの統合された可視性と真の制御
LogicMonitor Envisionは、AIシステム、オンプレミスインフラストラクチャ、クラウドサービスからのメトリクス、イベント、ログ、トレースを単一のビューに統合します。このAIオブザーバビリティにより、問題が深刻化する前に検知し、コストを効果的に管理し、サービスの信頼性を維持できます。
AIとIT環境全体をフルスタックで可視化
LLM や GPU からネットワークやデータベースまで、すべてを 1 つの統合ビューで確認できるため、コンテキストの切り替えを停止して問題解決を開始できます。
顧客に影響を与える前に問題を検出して修正します
何か問題が発生した場合、どこを調べればよいか、どうすれば迅速に解決できるかを正確に把握できます。LM Envision は問題を早期に発見し、Edwin AI は、従来の推測や試行錯誤に頼ることなく、根本原因を突き止めるお手伝いをします。
指を動かすことなくAI予算を管理
アイドル状態のリソースと無駄なコンピューティングを、支出が浪費される前に自動的に検出することで、コストを削減し、予算内に収めます。
ツールを追加したり面倒な作業をすることなく AI 環境を拡張できます
新しいシステムが起動すると、LM Envision が自動的にそれを取得し、追加のライセンスや手動セットアップなしで即座に可視化できます。
AIスタックを上から下まで保護
誰がどこから何にアクセスしているかを常に把握できます。何か問題が発生した場合、問題になる前に対処できます。
数分で経営幹部向けのレポートを生成
AI の支出、稼働時間、セキュリティ体制などの複雑な指標を、調整とアクションを促進する、明確で経営幹部向けのダッシュボードにすばやく変換します。
ITOpsをさらにスマートに
Edwin AI: インシデント管理のためのエージェント型 AIOps
Edwin AIは、問題を早期に発見し、ノイズを排除し、インシデントを迅速に解決するのに役立ちます。内蔵のジェネレーティブAIにより、アラートを自動相関させ、根本原因を明らかにし、顧客が気付く前に問題を解決するためのステップバイステップのガイダンスを提供します。
AIワークロード向けに構築
AIを監視、管理、最適化するために必要なものすべて
包括的な監視
AI 関連のテレメトリをすべて統合して、死角を排除します。
- 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。
ダッシュボードと可視化
すべての AI とインフラストラクチャのメトリックを 1 つの画面で確認できます。
- シングル ペイン オブ グラス
1 つのスクロール可能なビューに、LLM、GPU、ベクター DB メトリックを既存のサーバーおよびネットワーク データとともに表示します。 - 事前に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。
アラートと異常検出
Edwin AI は環境のベースラインを学習し、重要なものだけを表示します。
- 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。 - 雑音の抑制
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。
可観測性と相関
すべてのリクエストをトレースして、数秒で根本原因を明らかにします。
- 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トポロジーマッピング
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。
コスト最適化とキャパシティ
AI による支出予測と予算推奨を活用して、コストを事前に把握しましょう。
- 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。
セキュリティ&コンプライアンス
サービス イベントとセキュリティ ログを組み合わせて、不正なアクティビティにフラグを付け、監査対応のログを即座に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。
オープン＆アグノスティック
ITSM 統合
AIコネクタ
AIオブザーバビリティがスタックに何をもたらすかをご覧ください
LogicMonitor が AI システムを一元的に監視する方法をご覧ください。チームは予期せぬ事態に遭遇することなく、より迅速に行動できるようになります。
よくあるご質問(FAQ)
- 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エージェントレス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。