KI Observability in einer Plattform
Vereinheitlichen Sie alle Signale Ihrer KI-Umgebung, um von reaktivem Firefighting zu strategischen, datenbasierten Entscheidungen zu gelangen.
KI Observability Plattform
Einheitliche Transparenz und echte Kontrolle über Ihre KI-Systeme
LogicMonitor Envision vereint Metriken, Events, Logs und Traces aus Ihren KI-Systemen, Ihrer On-Premises-Infrastruktur und Ihren Cloud-Services in einer zentralen Ansicht. Diese Form der KI-gestützten Observability hilft Ihnen, Probleme frühzeitig zu erkennen, Kosten gezielt zu steuern und die Zuverlässigkeit Ihrer Services dauerhaft sicherzustellen.
Die Zahlen sprechen für sich
Netzwerk-Monitoring mit echtem Impact
Vollständige Transparenz über Ihre gesamte KI- und IT-Landschaft
Von LLMs und GPUs bis hin zu Netzwerken und Datenbanken – behalten Sie alles in einer einheitlichen Ansicht im Blick. So vermeiden Sie ständige Kontextwechsel und können sich darauf konzentrieren, Probleme schnell und effizient zu lösen.
Probleme erkennen und lösen – bevor Kunden betroffen sind
Wenn etwas schiefläuft, wissen Sie sofort, wo Sie ansetzen müssen, um es schnell zu beheben. LM Envision erkennt Probleme frühzeitig, während Edwin AI Sie ohne Rätselraten direkt zur Root Cause führt.
Volle Kostenkontrolle für Ihre KI – ganz ohne Aufwand
Reduzieren Sie Kosten und bleiben Sie im Budget, indem ungenutzte Ressourcen und ineffiziente Compute-Auslastung automatisch erkannt werden, bevor sie Ihre Ausgaben erhöhen.
Skalieren Sie Ihre KI-Umgebung – ohne zusätzliche Komplexität
Neue Systeme werden automatisch erkannt. LM Envision sorgt sofort für volle Transparenz, ganz ohne zusätzliche Lizenzen oder manuellen Aufwand.
Schutz für Ihren gesamten KI-Stack
Behalten Sie im Blick, wer auf was und von wo zugreift. Unregelmäßigkeiten werden früh erkannt – bevor sie zum Sicherheitsproblem werden.
Executive-Reports in Minuten erstellen
Verwandeln Sie komplexe Daten wie KI-Kosten, Verfügbarkeit und Sicherheitsstatus in klare, managementtaugliche Dashboards, die Entscheidungen beschleunigen.
Machen Sie Ihre ITOps noch intelligenter
Edwin AI: Agentic AIOps für Incident Management
Edwin AI hilft Ihnen, Probleme frühzeitig zu erkennen, die Alarmflut zu reduzieren und Incidents schneller zu beheben. Dank integrierter generativer KI werden Alerts automatisch korreliert, die Root Cause identifiziert und konkrete Schritt-für-Schritt-Empfehlungen bereitgestellt, bevor Kunden überhaupt etwas bemerken.
Entwickelt für KI-Workloads
Alles, was Sie für Monitoring, Management und Optimierung von KI benötigen
Vereinheitlichen Sie sämtliche KI-Telemetriedaten, um Blind Spots zu eliminieren und vollständige Transparenz zu schaffen
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GPU- & Compute-Metriken Erfassen Sie Auslastung, Speicherverbrauch, Temperatur und Energieverbrauch von NVIDIA-GPUs – sowohl On-Premises als auch in der Cloud – inklusive automatischer Erkennung neuer Cluster.
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LLM- & API-Telemetrie Integrieren Sie Token-Verbrauch, API-Latenzen, Fehlerraten und Kosten pro Anfrage aus Plattformen wie OpenAI, AWS Bedrock, Azure OpenAI und GCP Vertex AI.
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Transparenz für Vektor-Datenbanken Erhalten Sie Einblicke in Abfragevolumen, Lese-/Schreiblatenzen und Indexgrößen aus Pinecone- und ChromaDB-Clustern – direkt und ohne zusätzlichen Konfigurationsaufwand.
Alle KI- und Infrastrukturdaten auf einen Blick
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Einheitliche Visibility Behalten Sie LLMs, GPUs, Vector-Datenbanken sowie klassische Infrastruktur- und Netzwerkdaten in einer zentralen Plattform im Blick.
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Sofort einsatzbereite AI-Dashboards Nutzen Sie vorkonfigurierte Templates für schnelle Transparenz über Ihre KI-Umgebungen.
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Flexible Dashboard-Anpassung Passen Sie Widgets und Ansichten individuell per Drag-and-Drop an unterschiedliche Teams und Use Cases an.
Edwin AI erkennt das normale Verhalten Ihrer Umgebung und hebt gezielt hervor, was wirklich wichtig ist.
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Anomalieerkennung Erkennt automatisch ungewöhnliches Verhalten über LLMs, GPUs, APIs und Pipelines hinweg – damit Sie Probleme frühzeitig identifizieren, ganz ohne manuelle Schwellenwerte.
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Schwellenwertbasierte Alerts Definieren Sie individuelle Grenzwerte für beliebige Metriken und erhalten Sie Benachrichtigungen, sobald diese über- oder unterschritten werden.
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Reduzierung der Alarmflut Unterdrücken Sie automatisch redundante oder wenig relevante Alerts, sodass nur hochrelevante Incidents Benachrichtigungen auslösen.
Verfolgen Sie jede Anfrage – und finden Sie die Ursache in Sekunden
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End-to-End-Tracing Instrumentieren Sie Ihre Inference-Pipelines (API-Aufruf → LLM-Framework → GPU-Ausführung → Antwort), um Request-Pfade nachzuvollziehen und Latenzengpässe gezielt zu identifizieren.
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Service-Chain-Insights Erfassen und korrelieren Sie Metriken aus Amazon SageMaker, AWS Q Business, Kubernetes-Pods, LangChain-Agents und weiteren Middleware-Komponenten – für vollständigen Kontext über Ihre Services hinweg.
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Hybrid-Cloud-Topologie-Mapping Erkennen und visualisieren Sie automatisch die Abhängigkeiten zwischen On-Prem-Hosts, Cloud-VMs und Container-Clustern – inklusive dynamischer Aktualisierung, sobald neue Ressourcen hinzukommen.
Behalten Sie Ihre Kosten im Griff – mit KI-gestützten Prognosen und Budgetempfehlungen
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Token-Kosten im Detail Analysieren Sie Ihre KI-Ausgaben nach Modell, Anwendung oder Team mit integrierten Cost-Dashboards.
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Erkennung ungenutzter Ressourcen Identifizieren Sie ungenutzte oder unterausgelastete GPUs und Vektor-Datenbank-Shards, um Optimierungspotenziale und Einsparungen aufzudecken.
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Prognosen & Budget-Alerts Nutzen Sie historische Daten, um zukünftige Token-Kosten oder GPU-Auslastung vorherzusagen, und konfigurieren Sie Budgetwarnungen, bevor Limits überschritten werden.
Kombinieren Sie Service-Events und Security-Logs, um unbefugte Aktivitäten frühzeitig zu erkennen und auditfähige Protokolle jederzeit bereitzustellen.
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Einheitliche Security-Events Integrieren Sie Security-Logs und Alerts (z. B. Firewall, VPN, Endpoint) gemeinsam mit Events aus Ihren AI-Services – und erkennen Sie automatisch: Unautorisierte API-Aufrufe, Ungewöhnliche Container-Starts, Auffällige Zugriffe auf Datenspeicher
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Audit-Logging Speichern und exportieren Sie Logs und Metrik-Snapshots für beliebige Zeitpunkte, um Compliance-Anforderungen (z. B. HIPAA, SOC 2) zu erfüllen und Audits effizient zu unterstützen.
Früher hatten wir keinen vollständigen Überblick. Seit der Einführung von LogicMonitor haben wir ein zentrales Tool und eine einzige Plattform, über die wir unsere gesamte Infrastruktur einsehen können. Die Zeitersparnis ist enorm – ich kann sie kaum beziffern, aber es sind definitiv Hunderte von Stunden.
Integrationen
Nutzen Sie die über 3.000 bestehenden Integrationen von LM Envision (Server, Netzwerke, Storage, APM, CMDB), um Infrastruktur- und Applikationsdaten gemeinsam mit AI-Telemetrie zu erfassen und auszuwerten. Integrationen entdecken
Übertragen Sie angereicherte Incident-Daten – inklusive Kontext zu GPU, LLM und Datenbanken – an ServiceNow, Jira und Zendesk. Dank bidirektionaler Synchronisierung bleiben Status und Updates jederzeit konsistent.
Aktivieren Sie Plugins für OpenAI, AWS Bedrock, Azure OpenAI, GCP Vertex AI, Pinecone, ChromaDB, NVIDIA DCGM und OpenLIT. Jeder Connector erfasst automatisch die relevanten Metriken – ohne zusätzlichen Konfigurationsaufwand.
Erleben Sie, was KI Observability für Ihre IT leisten kann
Sehen Sie, wie LogicMonitor Ihnen hilft, Ihre KI-Systeme zentral zu überwachen, damit Ihr Team schneller agieren und Überraschungen vermeiden kann.
Häufige Fragen & Antworten
FAQs
Antworten auf Ihre wichtigsten Fragen zu Netzwerk Observability
Was ist KI Observability?
KI Observability beschreibt die Fähigkeit, das Verhalten von KI-Systemen im Produktivbetrieb zu überwachen und zu verstehen. Sie hilft Teams, Model Drift zu erkennen, Latenzen zu identifizieren und stille Fehler aufzudecken, indem Daten aus Infrastruktur, Modellen und Anwendungen in einer zentralen Sicht zusammengeführt werden.
Worin unterscheidet sich KI Observability von klassischem Monitoring?
Klassisches Monitoring überwacht Kennzahlen wie CPU, Speicher und Verfügbarkeit. KI Observability geht einen Schritt weiter und verknüpft diese Daten mit dem Verhalten von Modellen – etwa Änderungen in Outputs, Performance-Einbußen oder ungewöhnliches Verhalten von Agents.
Wann sollte ich KI Observability implementieren?
Idealerweise vor dem Produktivstart. Es ist deutlich einfacher, KI-Systeme von Anfang an zu überwachen, als später fehlende Transparenz nachträglich zu schließen.
Kann LogicMonitor Probleme wie Drift oder Latenz erkennen?
Ja. LogicMonitor erkennt auffällige Muster im System- und Modellverhalten, wie z. B. verlangsamte Antworten, ungewöhnliche Output-Spitzen oder veränderte Nutzungsmuster, die auf tieferliegende Probleme hinweisen können.
Benötige ich Agenten oder individuelle Instrumentierung für den Start?
Nein. LogicMonitor arbeitet agentenlos und bietet vorgefertigte Integrationen. So können Sie Ihre KI-Umgebung schnell und ohne komplexe Einrichtung überwachen.
