
Integra e osserva
Integra e osserva ciascun livello dello stack IA, dalle applicazioni utente agli LLM fino all'infrastruttura, con supporto nativo per le principali piattaforme IA.
Monitora come l'IA favorisce una maggiore produttività, evita i ticket di assistenza, interviene in modo autonomo e genera ROI.
Traccia l'esperienza utente, la disponibilità e l'affidabilità delle applicazioni basate sull'IA.
Monitora le prestazioni della catena, i guardrail e il caching dei prompt tra framework di orchestrazione.
Osserva i protocolli per gli agenti, l'esecuzione dei comandi, l'utilizzo degli strumenti e le comunicazioni tra più agenti.
Valuta l'utilizzo dei token, i costi, la stabilità, la latenza, gli errori di invocazione e l'utilizzo delle risorse dei modelli di output.
Monitora le pipeline RAG, il volume dei dati, la distribuzione e gli schemi di recupero.
Monitora utilizzo, saturazione ed errori tra GPU, TPU e risorse di calcolo.

Una società americana di servizi finanziari Fortune 500 ha raggiunto un'osservabilità completa su più LLM e sulle applicazioni in un'unica piattaforma, eliminando i punti ciechi e ottenendo notevoli risparmi sui costi.


Osservabilità completa per IA agentica, IA generativa e LLM
Riduci i costi e migliora le prestazioni dello stack agentico, IA e LLM
- Monitora le metriche operative delle applicazioni GenAI come il costo dei token, la durata delle richieste e i problemi, grazie a dashboard unificate e personalizzabili che permettono di agire in modo proattivo
- Sfrutta il rilevamento intelligente per identificare i cambiamenti nel comportamento degli utenti, prevedere aumenti dei costi e apportare modifiche in modo proattivo per tenere sotto controllo le spese
- Riduci i tempi di risposta di agenti IA e LLM e migliora l'affidabilità analizzando le trace delle richieste più lente e degli errori
- Confronta le prestazioni di diversi modelli IA con informazioni su test A/B per prendere decisioni informate sui modelli da distribuire in produzione

Crea fiducia, monitora i guardrail per input e output degli LLM
- Garantisci la qualità delle applicazioni IA monitorando e analizzando le metriche dei guardrail per mitigare potenziali bias, errori e usi impropri dei sistemi IA
- Riconosci le allucinazioni dei modelli, individua i tentativi di uso improprio degli LLM come l'injection di prompt dannosi
- Previeni la fuga di informazioni di identificazione personale e rileva linguaggio tossico Analizza l'efficacia dei guardrail per LLM e apporta le modifiche necessarie per garantire un'esperienza utente e una sicurezza ottimali

Spiega, registra e traccia gli output per servizi IA
- Ottieni una visibilità completa dell'esecuzione di ogni richiesta utente, con tracciamento, log per l'intero stack applicativo e a tutti i livelli: front-end, back-end, orchestrazioni, RAG, LLM e agentico
- Registra, traccia e mappa le dipendenze tra servizi in tutta architettura
- Utilizza il rilevamento intelligente per individuare automaticamente la causa principale di errori e guasti nella catena degli LLM e accelerare in modo proattivo la risoluzione prima che abbia ripercussioni sui clienti

Riduci il rischio di non conformità e proteggi le applicazioni di IA generativa
- Documenta in modo completo e conveniente tutti gli input e gli output, mantenendo il data lineage dal prompt alla risposta, per creare una chiara traccia di controllo che garantisca la conformità agli standard normativi
- Conserva tutti i prompt per un periodo fino a 10 anni
- Crea dashboard per visualizzare il comportamento e le prestazioni dei sistemi IA, al fine di renderne più trasparente il funzionamento e dimostrare la conformità
- Sostieni iniziative di riduzione delle emissioni di carbonio monitorando i dati dell'infrastruttura, tra cui temperatura, consumo di memoria e utilizzo dei processi
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Risorse
ReportLo stato dell'IA agentica nel 2026
BlogL'ascesa dell'IA agentica, parte 7: governance dei dati e audit trail per i servizi IA
BlogAWS pubblica il blueprint sviluppato da Dynatrace per l'accesso sicuro ad Amazon Bedrock su larga scala
BlogAnnouncing Amazon Bedrock AgentCore Agent Observability
BlogLa piattaforma NVIDIA Enterprise AI Factory è progettata per far fronte alle esigenze in continua evoluzione dell'infrastruttura IA, in risposta alla crescente affermazione dell'IA agentica.
Ottimizzare il ROI dell'IA in ambito DevOps e IT operation: la crescente necessità di osservabilità per IA/LLM











