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AI를 위한 옵저버빌리티: LLM, 에이전트 및 인프라 모니터링
AI 스택은 기존의 규칙을 따르지 않습니다. 이제 인프라 소유자와 AI 팀은 시스템이 지연되거나 비용이 급증하거나 출력이 기준에서 벗어날 때 부하를 공동으로 감당합니다. 하지만 명확한 신호가 없으면 추측에 의존하게 됩니다. 그리고 추측은 높은 비용을 초래합니다.
인프라 및 모델 동작에 대한 가시성이 향상되면 팀이 더 빠르게 대응하고, 더 효율적으로 문제를 수정하며, 비용을 절감하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보십시오:
- LLM과 AI 에이전트가 인프라 성능에 미치는 영향
- AI 워크로드에서 주목해야 할 새로운 텔레메트리 신호
- 성능 격차가 비용, 품질 또는 보안 문제를 초래할 경우
- 공유된 가시성이 팀 간 문제 해결을 어떻게 개선하는지 확인해 보십시오.
- 기존 모니터링이 AI 환경에서 중요한 요소를 놓치는 이유
옵저버빌리티가 오늘날의 AI 시스템에 어떻게 적용되는지 살펴보십시오. AI 인프라와 그 위에서 실행되는 에이전트 및 모델을 단일 뷰에서 모니터링하면 팀이 문제를 조기에 식별하고 통제력을 유지하는 데 도움이 되는 이유를 알 수 있습니다.
