KI-Observability für Infrastruktur, Workloads und Pipelines – auf einer Plattform
Vereinheitlichen Sie alle Signale in Ihrer KI-Umgebung und wechseln Sie von reaktivem Firefighting zu strategischen, datenbasierten Entscheidungen.
Wenn Ihr Team über eine einheitliche Transparenz in KI-Systeme und Infrastruktur verfügt, kann es schneller handeln, Störungen verhindern und Kosten optimieren– und so Komplexität in Kontrolle und Erkenntnisse in messbare Wirkung verwandeln.
Das große Ganze sehen – ohne Mehraufwand
Beenden Sie die mühsame Datensuche über verschiedene Tools hinweg. Mit Full-Stack-Transparenz über Ihre KI- und IT-Umgebungen kann Ihr Team schneller agieren, intelligenter Fehler beheben und sich auf das Wesentliche konzentrieren.
Problemen voraus sein – statt hinterherzulaufen
Erkennen Sie Anomalien proaktiv, bevor sie Services beeinträchtigen. Dank frühzeitiger Erkennung und fundierter Ursachenanalysen reduzieren Sie Ausfallzeiten und eliminieren Rätselraten.
KI-Kosten automatisch im Griff behalten
Vermeiden Sie Budgetüberraschungen durch integrierte Transparenz über ungenutzte Ressourcen, unterausgelastete GPUs und ausufernde Compute-Kosten – bevor sie Ihr Budget belasten.
KI skalieren, ohne Komplexität zu erhöhen
Wenn sich Ihr Stack weiterentwickelt, bleibt LogicMonitor Schritt. Neue Systeme werden automatisch erkannt – ohne manuellen Aufwand und ohne Überwachungslücken.
Sicherheit vom Edge bis zur API
Überwachen Sie Zugriffe, Nutzung und Systemverhalten über Ihre gesamte KI-Landschaft hinweg. Erkennen Sie ungewöhnliche Aktivitäten frühzeitig, bevor sie zu Sicherheitsvorfällen oder Serviceunterbrechungen werden.
Führungskräften klar zeigen, wie KI performt
Übersetzen Sie komplexe Kennzahlen wie KI-Kosten, Verfügbarkeit und Systemperformance in verständliche, handlungsorientierte Dashboards – für bessere Abstimmung, gezielte Investitionen und fundierte Entscheidungen.
Volle Observability mit LogicMonitor Envision und Edwin AI
Ihre Komplettlösung für Überwachen, Steuern und Optimieren von KI-Systemen und Workloads benötigen
Mit Echtzeit-Transparenz, automatischer Erkennung und KI-gestützter Korrelation hilft LM Envision, jede Ebene Ihrer KI-Infrastruktur zu überwachen – damit Sie Ausfallzeiten verhindern, Kosten steuern und schnell handeln können.
Vereinheitlichen
Visualisieren
Erkennen
Nachverfolgen
Tracken
Absichern
KI-Telemetrie auf einer Plattform bündeln
Führen Sie GPU-Metriken, LLM-Performance und Vektor-Datenbank-Kennzahlen in einer zentralen Ansicht zusammen. So vermeiden Sie blinde Flecken und überwachen jede Ebene Ihres KI-Stacks.
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GPU- & Compute-Metriken Erfassen Sie Auslastung, Speicherverbrauch, Temperatur und Energiebedarf von NVIDIA-GPUs – On-Premises und in der Cloud – inklusive automatischer Erkennung neuer Cluster.
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LLM- & API-Telemetrie Ingestieren Sie Token-Anzahlen, API-Latenzen, Fehlerraten und Kosten pro Anfrage aus OpenAI, AWS Bedrock, Azure OpenAI und GCP Vertex AI.
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Transparenz für Vektor-Datenbanken Erheben Sie Abfragevolumen, Lese-/Schreiblatenzen und Indexgrößen aus Pinecone- und ChromaDB-Clustern – direkt und sofort einsatzbereit.
Alle KI- und Infrastrukturmetriken auf einen Blick
Stellen Sie GPU-, LLM-, Vektor-DB- und Infrastrukturmetriken nebeneinander dar – mit vorkonfigurierten Dashboards oder individuell gestalteten Ansichten.
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Vorkonfigurierte Templates Nutzen Sie sofort einsatzbereite, KI-fokussierte Dashboards, die mit LM Envision ausgeliefert werden.
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Individuelle Dashboards Erstellen und arrangieren Sie Widgets per Drag-and-drop – passgenau für jedes Team und jede Rolle.
Alarmflut reduzieren und das Wesentliche sichtbar machen
Erkennen Sie ungewöhnliches Verhalten frühzeitig mit Anomalieerkennung, setzen Sie metrikenbasierte Schwellenwerte und unterdrücken Sie unwichtige Alarme – damit sich Teams auf relevante Incidents konzentrieren können.
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Anomalieerkennungs-Engine Markiert automatisch auffälliges Verhalten über LLMs, GPUs, APIs und Pipelines hinweg – ohne manuelle Schwellenwerte.
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Schwellenwertbasierte Alarme Definieren Sie individuelle Grenzwerte für jede Metrik und erhalten Sie Benachrichtigungen bei Über- oder Unterschreitungen.
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Intelligente Rauschunterdrückung Unterdrückt redundante oder niedrig priorisierte Alarme automatisch, sodass nur kritische Incidents gemeldet werden.
Jede KI-Anfrage vom API-Call bis zur GPU nachverfolgen
Visualisieren Sie Inferenz-Pipelines, Service-Abhängigkeiten und hybride Topologien, um Latenzen gezielt zu identifizieren und Probleme schneller zu beheben.
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End-to-End-Tracing Instrumentieren Sie Inferenz-Pipelines (API → LLM-Framework → GPU-Ausführung → Response), um Anfragepfade und Performance-Engpässe sichtbar zu machen.
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Einblicke in Service-Ketten Erfassen und korrelieren Sie Metriken aus Amazon SageMaker, AWS Q Business, Kubernetes-Pods, LangChain-Agenten und weiteren Middleware-Komponenten.
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Hybrid-Cloud-Topologie-Mapping Automatische Erkennung und Abbildung von Beziehungen zwischen On-Prem-Hosts, Cloud-VMs und Container-Clustern – dynamisch aktualisiert bei neuen Ressourcen.
Ausgaben verfolgen, Verschwendung reduzieren und Budgets einhalten
Analysieren Sie Token-Verbrauch und GPU-Kosten, erkennen Sie ungenutzte Ressourcen und setzen Sie Budgetwarnungen mit integrierten Prognosefunktionen – speziell für KI-Workloads entwickelt.
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Aufschlüsselung der Token-Kosten Analysieren Sie KI-Ausgaben nach Modell, Anwendung oder Team mit integrierten Kosten-Dashboards.
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Erkennung ungenutzter Ressourcen Identifizieren Sie ungenutzte oder unterausgelastete GPUs und Vektor-DB-Shards, um Konsolidierungspotenziale aufzudecken.
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Prognosen & Budgetalarme Nutzen Sie historische Daten zur Vorhersage des nächsten Token- oder GPU-Verbrauchs und konfigurieren Sie Budget-Schwellenwerte.
KI-Stack schützen und Audits vereinfachen
Ingestieren Sie KI-spezifische und infrastrukturelle Logs, erkennen Sie Anomalien, überwachen Sie Zugriffsmuster und exportieren Sie auditfähige Logs für Compliance-Anforderungen wie HIPAA und SOC 2.
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Einheitliche Sicherheitsereignisse Kombinieren Sie Sicherheitslogs und -alarme (Firewall, VPN, Endpoint) mit KI-Service-Ereignissen – zur Erkennung unautorisierter API-Zugriffe, ungewöhnlicher Container-Starts oder auffälliger Datenzugriffe.
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Audit-Logging Speichern und exportieren Sie Logs und Metrik-Snapshots für jeden beliebigen Zeitpunkt – zur Unterstützung von Compliance- und Audit-Anforderungen (z. B. HIPAA, SOC 2).
INTEGRATIONEN
Verbunden mit allem, was KI antreibt
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-freundlich
3,000+
Integrationen, stetig wachsend
KI-Agent für ITOps
Edwin AI erkennt, erklärt und hilft Probleme automatisch zu beheben
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
"LogicMonitor ist ein wertvoller Partner, der kontinuierlich innoviert und sich an unsere geschäftlichen Anforderungen anpasst.“
"Capital Group erhält über 1.000 Warnmeldungen pro Tag. LogicMonitor reduziert diese Alarmflut."
"Die enorme Leistungsstärke des Monitorings von LogicMonitor ist wirklich beeindruckend.“
"Edwin AI reduziert die Alarmflut um 90 % und die ITSM-Vorfälle um 76 % – und sorgt damit für einen deutlich besseren Kundenservice.“
Zahlen & Fakten
KI-gestützte Observability mit messbaren Ergebnissen
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weniger Tickets
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weniger Monitoring-Tools
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schnellere MTTR
0
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Zeitersparnis
Antworten erhalten
FAQs
Erhalten Sie Antworten auf die wichtigsten Fragen zum KI-Monitoring.
Was ist KI-Observability?
KI-Observability beschreibt die Fähigkeit, das Verhalten von KI-Systemen im Produktivbetrieb zu überwachen und zu verstehen. Sie hilft Teams, Modelldrift zu erkennen, Latenzen zu identifizieren und stille Fehler aufzudecken, indem Erkenntnisse aus Infrastruktur, Modellen und Anwendungen in einer einheitlichen Ansicht zusammengeführt werden.
Worin unterscheidet sich KI-Observability von klassischem Monitoring?
Klassisches Monitoring überwacht CPU, Speicher und Verfügbarkeit. KI-Observability verknüpft diese Signale mit dem Modellverhalten – etwa Änderungen in den Ausgaben, Performance-Einbrüche oder ungewöhnliches Agentenverhalten.
Wann sollte ich KI-Observability implementieren?
Idealerweise vor dem Go-live. Von Beginn an Transparenz zu schaffen ist deutlich einfacher, als spätere Sichtbarkeitslücken im Nachhinein zu schließen.
Kann LogicMonitor Probleme wie Drift oder Latenz erkennen?
Ja. LogicMonitor erkennt ungewöhnliche Muster im System- und Modellverhalten – zum Beispiel langsame Antworten, unerwartete Ausschläge in den Ausgaben oder Nutzungsänderungen, die häufig auf tieferliegende KI-Probleme hinweisen.
Benötige ich Agents oder individuelle Instrumentierung für den Einstieg?
Nein. LogicMonitor arbeitet mit einem Collector-basierten Ansatz und bietet integrierte Integrationen. So können Sie Ihre KI-Umgebung schnell überwachen – ohne aufwendige Konfiguration.
Übernehmen Sie die Kontrolle über Ihre KI-Performance mit
mit LM Envision
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