Entdecken Sie unsere Ressourcenbibliothek für IT-Profis. Erhalten Sie Expertenleitfäden, Observability-Strategien und praxisnahe Einblicke für intelligentere, KI-gestützte IT-Operations.
Ressourcen entdecken
Sehen Sie, wie jede Schicht Ihres KI-Dienstes funktioniert, von GPUs, LLMs und Infrastruktur bis hin zur Internet-Performance und dem digitalen Erlebnis, damit Teams Probleme schneller beheben, Kosten kontrollieren und zuverlässigere KI-Dienste bereitstellen können.
Gib Teams eine einheitliche Ansicht der KI-Leistung, der Infrastrukturgesundheit, des LLM-Verhaltens und des digitalen Erlebnisses, damit sie schneller agieren, Probleme intelligenter beheben und sich auf das Wesentliche konzentrieren können.
Die GPU-Leistung verbessern, Leerlaufkapazitäten reduzieren und Verschwendung vermeiden, indem Sie verstehen, wann Ressourcen intakt, gesättigt, überhitzt, unterausgelastet oder überstrapaziert sind.
Erkennen Sie frühzeitig unkontrollierten Token-Verbrauch, Anbieterprobleme, Latenzspitzen und ineffiziente Rechenleistung, damit Teams Budgets schützen können, ohne die KI-Innovation zu verlangsamen.
Leistungseinbußen erkennen, bevor die Benutzer sie spüren, manuelle Fehlerbehebung reduzieren und kritische KI-Erlebnisse in Infrastruktur, Anwendungen und digitalen Touchpoints reibungslos am Laufen halten.
Schnelle Ermittlung, ob Probleme von Ihrer Infrastruktur, dem Internet, Cloud-Diensten oder Drittanbietern stammen, damit Teams Störungen schneller beheben und verschwendete Mühe vermeiden können.
Priorisieren Sie Vorfälle nach Benutzerbetroffenheit, Service-Wichtigkeit, Region und Geschäftsrisiko, damit Teams Störungen erkennen und auf das reagieren können, was das Geschäft tatsächlich beeinträchtigt.
Was Sie mit KI-Überwachung tun können
LogicMonitor bietet Teams eine einheitliche Sicht auf den gesamten KI-Service-Stack – von Infrastruktur, GPUs, LLMs, APIs, Vektordatenbanken und Cloud-Plattformen bis hin zum Internet-Stack und der digitalen Erfahrung –, damit sie verstehen können, wie KI-Dienste funktionieren.
Bringen Sie GPU-Metriken, LLM-Leistung, Vektordatenbankstatistiken, Infrastrukturzustand, Internet-Leistung und Signale zur digitalen Erfahrung in einer Ansicht zusammen.
Zeigen Sie GPU-, LLM-, Vektordatenbank-, Infrastruktur-, Internet-Performance- und Digital-Experience-Daten nebeneinander an. Geben Sie Teams eine gemeinsame Ansicht über den Zustand, die Kosten, die Leistung und die Auswirkungen auf Benutzer von KI-Diensten.
Erfassen Sie ungewöhnliches Verhalten bei KI-Workloads, GPUs, LLM-APIs, Infrastruktur, Internetabhängigkeiten und Nutzerreisen.
Abbildung von Inferenz-Pipelines, Dienstbeziehungen, Cloud- und On-Premise-Topologie sowie Internet-Zustellpfaden zur Lokalisierung von Latenzen über die gesamte KI-Transaktion.
Verwenden Sie Token-Auslastung, GPU-Auslastung, Cloud-Ausgaben und externe Lieferleistung, um Verschwendung zu identifizieren und KI-Investitionen zu schützen.
KI-spezifische Protokolle, API-Nutzung, Infrastrukturverhalten, Zugriffsmuster und internetseitige Abhängigkeiten überwachen, um ungewöhnliche Aktivitäten zu erkennen und die Bereitschaft für Audits zu unterstützen.
INTEGRATIONEN
LM Envision integriert sich mit über 3.000 Technologien – von Infrastruktur- und ITSM-Tools bis hin zu KI-Plattformen und Modell-Frameworks. Erfassen Sie Metriken aus GPUs, LLMs, Vektor-Datenbanken und Cloud-KI-Services und synchronisieren Sie automatisch angereicherte Incident-Kontexte mit Tools wie ServiceNow, Jira und Zendesk.
100%
Collector-basiert und API-kompatibel
3,000+
Integrationen - Tendenz steigend
KI-Agent für ITOps
Edwin AI nutzt agentische AIOps, um ITOps zu optimieren: Alarmflutn wird reduziert, die Triage automatisiert und die Problemlösung selbst in komplexesten Umgebungen beschleunigt. Kein manuelles Zusammenführen. Kein Tool-Hopping.
67%
weniger ITSM Incidents
88%
weniger Alarmflut
Zahlen & Fakten
Antworten erhalten
Erhalten Sie Antworten auf die wichtigsten Fragen zum KI-Monitoring.
KI-Beobachtbarkeit bietet Teams End-to-End-Transparenz über den gesamten KI-Dienst-Stack, von Infrastruktur, GPUs, APIs und Modellen bis hin zu Vektordatenbanken, Datenpipelines und digitalem Erlebnis. Sie hilft Teams, Signale für Leistung, Zuverlässigkeit, Kosten und Benutzererlebnis zu verknüpfen, damit sie Probleme schneller erkennen, Ressourcen optimieren und KI-Dienste zuverlässig skalieren können.
KI-Workload-Überwachung gibt Teams Einblick in den gesamten Stack hinter produktiven KI-Anwendungen, von Infrastruktur, GPUs und Containern bis hin zu APIs, Modellen, Vektordatenbanken und Datenpipelines. Sie hilft ITOps-Teams, Leistungs-, Zuverlässigkeits- und Kostensignale über diese Systeme hinweg zu verbinden, damit sie Probleme schneller erkennen, Rechenleistung optimieren, Kosten kontrollieren und KI-Dienste zuverlässig im großen Maßstab betreiben können.
KI-Workload-Monitoring konzentriert sich auf die Infrastruktur, GPUs, Container, APIs, Modelle, Vektordatenbanken und Pipelines, die KI-Anwendungen antreiben. KI-Observability ist breiter angelegt. Sie verbindet diese Workload-Signale mit Daten zur Zuverlässigkeit, zu Kosten, zum Verhalten von Modellen und Anbietern sowie zur digitalen Erfahrung und hilft Teams zu verstehen, wie sich Probleme im gesamten KI-Dienst-Stack auf die Anwendungsleistung und das Benutzererlebnis auswirken.
KI-Dienste sind auf viele bewegliche Teile angewiesen, darunter Infrastruktur, GPUs, APIs, Modelle, Vektordatenbanken, Cloud-Plattformen, Internetpfade und benutzerseitige Anwendungen. Wenn diese Signale in separaten Tools leben, verlieren Teams Zeit, um herauszufinden, was passiert ist. Vereinheitlichte KI-Observability bringt diese Signale in eine einzige Ansicht, die Teams hilft, Fehler schneller zu beheben, blinde Flecken zu reduzieren, Kosten zu kontrollieren und zu verstehen, wie sich die Backend-Leistung auf das Benutzererlebnis auswirkt.
LogicMonitor hilft Teams bei der Überwachung von Produktions-KI-Systemen in Infrastruktur, GPUs, Containern, Kubernetes, Cloud-KI-Diensten, APIs, LLM-Anbietern, Vektordatenbanken, Datenpipelines und internetbasierten Benutzererlebnissen. Dies gibt Teams eine vernetzte Sicht auf die Systeme, die KI-Anwendungen antreiben, von der Backend-Berechnung bis zur Endbenutzererfahrung.
LLM-Monitoring gibt Teams Einblick in Leistung, Zuverlässigkeit und Kosten von Large Language Model-Diensten. Durch die Verfolgung von Verfügbarkeit, Latenz, Token-Nutzung, Fehlerraten, Anbieterverhalten und Antwortqualität können Teams verstehen, wie LLMs die Leistung von KI-Anwendungen beeinflussen und zuverlässigere KI-Erlebnisse liefern.
LogicMonitor überwacht die GPU-Auslastung, den Speicher, die Temperatur, den Stromverbrauch und verwandte Infrastrukturmetriken in lokalen und Cloud-Umgebungen und hilft Teams, Sättigung, ungenutzte Ressourcen und Engpässe zu erkennen.
Ja. LogicMonitor hilft Teams, die Leistung von KI-Services über den gesamten Request-Pfad zu verfolgen, von der Benutzerinteraktion über das API-Gateway, das LLM-Framework, die Vektordatenbank, die GPU-Ausführung, externe Anbieter bis hin zur Antwort. Dies hilft Teams, Latenz-, Fehler- oder Zuverlässigkeitsprobleme in komplexen KI-Service-Ketten zu lokalisieren.
Internet-Performance-Monitoring verbessert die Beobachtbarkeit von KI-Workloads, indem es die Sichtbarkeit über interne Infrastruktur und Anwendungs-Telemetrie hinaus erweitert. Es hilft Teams zu verstehen, ob Probleme bei KI-Diensten durch Internetverbindungen, DNS, CDN, Cloud-Plattformen, Drittanbieter-APIs, die Leistung von Anbietern oder die tatsächliche Benutzererfahrung verursacht werden, sodass Teams die Grundursache schneller isolieren und die Probleme priorisieren können, die die Servicebereitstellung tatsächlich beeinträchtigen.
Ja. LogicMonitor überwacht KI-Infrastrukturen, Workloads und API-Telemetrie sowie APIs von Drittanbietern, Cloud-Dienste, DNS, CDN und Internetrouten, die die KI-Leistung beeinträchtigen. Die Plattform hilft Teams zu verstehen, ob Leistungsprobleme von internen Systemen, externen Anbietern oder den Übertragungswegen zwischen ihnen herrühren.
KI-Anwendungen sind auf APIs, Cloud-Plattformen, CDNs, Netzwerke und Benutzer-Workflows angewiesen. Digital Experience Monitoring zeigt, wie Benutzer KI-Dienste in der realen Welt erleben, und hilft Teams, Leistungseinbußen frühzeitig zu erkennen, die Serviceleistung zu validieren und Vorfälle nach Benutzerbetroffenheit zu priorisieren.
KI-Monitoring hilft Teams dabei, aufzudecken, wo Ausgaben verschwendet werden, sei es bei GPUs, Token-Nutzung, Cloud-Ressourcen, Vektordatenbanken oder externen Lieferwegen. Durch die Überwachung ungenutzter Ressourcen, Nutzungsspitzen, ineffizienter Rechenleistung und der Leistung von Anbietern können Teams KI-Dienste optimieren, ohne die Innovation zu verlangsamen oder die Zuverlässigkeit zu beeinträchtigen.
KI-Observability hilft Teams, Alarme mit Service-Auswirkungen, Benutzererfahrung und Geschäftsrisiken zu verknüpfen. Anstatt jedes Problem mit Infrastruktur, GPU, API oder Modell gleich zu behandeln, können Teams Vorfälle priorisieren, basierend darauf, was tatsächlich Benutzer, Regionen, Dienste und kritische KI-Workflows beeinträchtigt.
LogicMonitor hilft Teams dabei, KI-spezifische Protokolle, API-Nutzung, Infrastrukturverhalten, Zugriffsmuster und internetabhängige Dienste zu überwachen. Indem Sicherheitsereignisse, Audit-Protokolle und Leistungssignale in einer betrieblichen Ansicht zusammengeführt werden, können Teams ungewöhnliche Aktivitäten erkennen, Risiken untersuchen und die Compliance-Berichterstattung unterstützen.
KI-Observability ist nützlich für ITOps, CloudOps, DevOps, Platform Engineering, SRE und Infrastrukturteams, die für die Zuverlässigkeit, Leistung und Kosteneffizienz von KI-Diensten verantwortlich sind. Sie hilft IT-Führungskräften auch zu verstehen, wie sich KI-Investitionen über Infrastruktur, Anwendungen, Anbieter und Benutzererfahrung hinweg entwickeln.
Übernehmen Sie die Kontrolle über Ihre KI-Performance mit
mit LM Envision
