ハイブリッド環境とクラウド環境における AI の可観測性を簡素化する方法

企業が競争力を維持し、業務を簡素化するために人工知能（AI）の導入を進めるにつれ、これまで何度も経験した問題、つまり複雑さに直面しています。ユーザーフレンドリーなチャットボットや優れた予測モデルは魔法ではありません。NVIDIAのような強力なGPUで動作し、Azure OpenAIやAmazon SageMakerといったクラウドサービスに依存しています。これらの高度なシステムをスムーズに稼働させ続けることは、特にハイブリッド環境に分散している場合、多くのITプロフェッショナルにとって課題となっています。

従来のソリューションは、このタスク向けに構築されていません。多くのITチームは、複数の監視ソリューションを併用していますが、それぞれがシステムの一部しかカバーしていません。しかし、複数のプラットフォームを同時に運用すると、盲点が生じ、チームの作業速度が低下し、問題をプロアクティブに解決することがほぼ不可能になります。だからこそ、明確で統合された可観測性システムを導入することが大きな違いを生みます。あらゆる情報を一元的に把握できるため、チームは問題の修正に費やす時間を減らし、次の段階の構築に多くの時間を費やすことができます。

ハイブリッド環境とAI環境の統合監視

LogicMonitor Envision は、オンプレミス、クラウド、エッジなど、稼働場所を問わず、すべての AI ワークロードと重要なシステムを一元的に可視化します。複数の監視ソリューションを行き来する必要がなく、重要な指標とアラートをすべて一元管理できるため、問題を容易に特定し、迅速に解決できます。

グッド AIの可観測性 まず、何を監視するべきかを正確に把握することから始めましょう。処理しているリクエスト数、システムの応答速度、GPUの稼働率といった指標は、出発点として最適です。パフォーマンスを真に理解するには、ログ、ユーザーアクティビティ、システム指標など、さまざまなソースから得たデータを統合し、明確な全体像を把握する必要があります。このデータを定期的に確認することで、チームは問題を早期に発見し、迅速な調整を行うことができます。さらに、明確な記録を残し、定期的に最新情報を共有することで、AIシステムのパフォーマンスに関する最新情報を全員が把握できるようになります。

LM Envision の AI ワークロードの可観測性について詳しく見る

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インフラストラクチャ全体のAIリソースの発見

LM Envision を使えば、IT チームは AI リソースを簡単に見つけて追跡できます。自社データセンター、プライベートクラウド、パブリッククラウド、Azure OpenAI、Amazon Bedrock、Amazon SageMaker などのサービスで実行されているかどうかに関係なく、AI リソースを簡単に見つけて追跡できます。リソース検出機能を使えば、従来のインフラストラクチャとAI アセットを一元的に並べて確認できます。「AI and LLMs」を選択するだけで、LM Envision がガイドしてくれます。

AI関連のリソースを見つけるには、「AIとLLM」を選択してください。 

AIリソースの使用とコスト管理の最適化

リソースが検出されると、LM Envision はすべてのパフォーマンスに関する詳細なインサイトを提供します。NVIDIA GPU の場合、使用率、メモリ使用量、熱負荷、消費電力などを正確に確認できます。クラウドベースの AI サービスの場合、トークンの使用状況や API エラー率などを追跡できます。これらの指標はすべて、予算、持続可能性、モデルのパフォーマンスに関するよりスマートな意思決定に役立ちます。さらに、カスタマイズされたアラートとアクセス制御を設定して、システムのセキュリティと効率性を維持できます。

検出して監視対象に追加したいAIリソースの下にある「詳細を見る」を選択してください。検出ウィジェットが開き、手順を案内します。 

私たちは常に拡張を続けており、近いうちに OpenLit、TraceLoop、GCP AI サービスなどのさらに多くのサービスをサポートする予定です。

AIによるプロアクティブな問題検出と解決

AIシステムのスムーズな運用を維持するために、LM Envisionではダッシュボードとしきい値を設定できるため、問題が発生した際にすぐに把握できます。GPUの過負荷、クラウドサービスの遅延、突発的なインフラストラクチャの問題など、あらゆる状況においてリアルタイムのアラートがチームに通知されるため、迅速に対応して問題を解決し、常に最高のパフォーマンスを維持できます。

LogicMonitor EnvisionによるAIの可観測性

結論：AIの成功は、システム全体で何が起こっているかを明確に把握することにかかっています。LM Envisionは、AIワークロードをプロアクティブに管理するために必要な、分かりやすいインサイトをチームに提供します。可視性が向上し、管理が容易になることで、ITチームは運用を簡素化し、持続可能性を維持し、AI主導の取り組みを自信を持って拡張できるようになります。

イスマス・モヒディーン著

製品マーケティング担当シニアマネージャー

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