인공 지능 관찰 가능성 시장은 폭발적인 성장을 겪고 있으며 도달 할 것으로 예상됩니다. 2033 년까지 $ 10.7 억 복합 연간 성장률은 22.5%입니다. AI 채택으로 가속화됩니다 조직의 78%가 현재 하나 이상의 비즈니스 기능에서 AI를 사용하고 있습니다.불과 2 년 전 55%에서 증가-효율적인 모니터링은 신뢰성, 투명성 및 준수를 보장하는 데 미션 크리티컬이되었습니다.
스케일에서 AI를 배치하는 조직은 기존 모니터링 도구가 처리 할 수 없었던 데이터 드리프트, 컨셉 드리프트 및 출현 동작을 포함한 독특한 문제에 직면 해 있습니다. 최신 AI 관측 성 플랫폼은 바이어스 감지, 설명 가능성 메트릭 및 지상 진실 데이터에 대한 지속적인 검증과 같은 전문화 된 기능과 모델 성능을 추적하는 기능을 결합합니다.
이 포괄적 인 가이드는 오늘날 사용 가능한 가장 강력한 AI 관찰 플랫폼을 탐색하여 조직의 특정 요구에 대한 정보에 대한 결정을 내리는 데 도움이되는 기능, 가격, 장단점 및 최근 개발에 대한 자세한 정보를 제공합니다.
최고의 AI 관측 성 도구의 비교 테이블
| AI 도구 | 가장 좋습니다 | 가격 | 특징 |
|---|---|---|---|
| aroses ai | 포괄적 인 AI 라이프 사이클 모니터링 | $ 50/mo | 엔드 투 엔드 AI 가시성, OpenTelemetry 지원, LLM 추적 |
| 피들러 ai | 설명 가능성 & llm 보안 | 맞춤 가격 | AI 설명, 신뢰 서비스, SOC 2/HIPAA 준수 |
| Superwise | ML 모델 드리프트 감지 | 무료 + 사용 기반 | 100+ 메트릭, 경고 상관 관계, 산업 솔루션 |
| Datadog | 인프라 + AI 통합보기 | $ 15/호스트/월 | 풀 스택 가시성, LLM 추적, 프롬프트 클러스터링 |
| Dynatatatatrace | 엔터프라이즈 자동화 | $ 69/mo | Davis AI 엔진, 자동 RCA, 토폴로지 매핑 |
| 새로운 유물 | 비즈니스 중심의 통찰력 | $ 49/사용자 | AI 중심의 통찰력, 비즈니스 관찰 가능성, 50+ 기능 |
| Whylabs | 개인 정보 및 오픈 소스 요구 | 무료 | 프라이버시 우선 아키텍처, 실시간 가드 레일 |
| 긁다 | 시각화 및 대시 보드 | $ 49/mo | GPU 모니터링, 사용자 정의 대시 보드, 유연한 배포 |
| IBM Instana | 복잡한 엔터프라이즈 환경 | $ 200/mo | 자동화 된 검색, Genai 런타임 센서, 1 초 세분화 |
| 미들웨어 | 비용 효율적인 풀 스택 | 무료 + 지불금 | 통합 타임 라인, GPT-4 통합, 60-75% 비용 절감 |
*가격은 $ USD입니다
1. aroses ai
2020 년에 설립 된 Arrize AI는 최근 7 천만 달러를 포함하여 1 억 3 천 1 백만 달러의 자금을 확보했습니다. 2025 년 2 월 시리즈 C 라운드. 이 회사는 Uber, Doordash 및 미국 해군과 같은 유명 고객에게 서비스를 제공합니다. 그들의 플랫폼은 OpenTeLemetry 계측으로 엔드 투 엔드 AI 가시성을 제공하여 지속적인 평가 기능을 제공합니다. LLM-as-a-a-judge 기능.
Arize의 강점은 전통적인 모니터링 도구에서 조정되지 않고 AI를 위해 특별히 제작 된 설계에 있습니다. 이 플랫폼에는 Arrize AI Copleilot이 포함되어 문제 해결 지원이 포함되어 있으며 기존 ML에서 LLM에 이르기까지 다양한 AI 애플리케이션을 지원합니다. AI 요원. 성능 추적에 대한 접근 방식을 통해 팀은 모델 고장을 빠르게 찾아 낼 수 있으며 강력한 파트너 생태계는 주요 클라우드 플랫폼과 완벽하게 통합됩니다.
장단점
- AI 애플리케이션 라이프 사이클의 포괄적 인 커버리지
- 오픈 소스 옵션을 사용하여 개방형 표준을 구축했습니다
- 전통적인 도구에서 조정하기보다는 AI에 대한 목적으로 제작되었습니다
- 주요 클라우드 플랫폼을 가진 강력한 파트너 생태계
- 소규모 조직의 경우 엔터프라이즈 가격이 비쌀 수 있습니다
- Mlops를 처음 접하는 사람들을위한 학습 곡선
- 일부 사용 사례에 대한 제한된 API 문서
가격 (USD)
• 도끼 프로 : 3 명의 사용자, 2 개의 모델/앱, 10,000 스팬의 경우 $ 50/월
• 도끼 엔터프라이즈 : 고급 요구에 대한 맞춤형 가격
• 무료: 오픈 소스 피닉스 옵션을 사용할 수 있습니다
2. 피들러 ai
피들러 AI는 1,860 만 달러 시리즈 B 프라임 라운드 2024 년 12 월. 회사는 AI 관측 성 및 AI 안전의 개척자로 자리 매김합니다. 그들의 플랫폼은 모델 예측 및 행동을위한 업계 최고의 설명 도구와 함께 모델 성능 및 데이터 드리프트에 대한 실시간 모니터링을 제공합니다.
Fiddler의 눈에 띄는 기능은 LLM 애플리케이션의 점수 및 모니터링을위한 Fiddler Trust 서비스와 함께 포괄적 인 공정성 및 편향 평가 프레임 워크입니다. 이 플랫폼은 프롬프트/응답 조정을 위해 Fiddler Guardrails와 함께 최첨단 LLM Observability 기능을 제공합니다. SOC 2 Type 2 및 HIPAA 준수를 포함한 엔터프라이즈 등급 보안을 통해 Fiddler는 엄격한 규정 준수 요구 사항이있는 조직을위한 신뢰할 수있는 솔루션으로 자리 매김했습니다.
장단점
- 업계 최고의 설명 능력
- 엔터프라이즈 등급 보안 및 규정 준수
- 신뢰 서비스를 통한 LLM 관찰 가능성
- 광범위한 통합 기능
- AI 모니터링이 새로운 사람들을위한 가파른 학습 곡선
- 복잡한 가격 구조
- 중요한 계산 자원 요구 사항
가격 (USD)
- 라이트 계획 : 개별 실무자를 위해
- 표준/사업 계획 : 비즈니스 KPI 정렬 팀의 경우
- 프리미엄/엔터프라이즈 계획 : 복잡한 기업 요구를 위해
3. Superwise
SuperWise는 다양한 데이터 유형에 걸쳐 포괄적 인 드리프트 감지를 통해 데이터 품질 모니터링 및 파이프 라인 검증에 탁월합니다. 플랫폼 인정을 받았습니다 지능형 사고 상관 관계에 대해 경보 피로를 크게 줄입니다. 플랫폼의 편견 및 공정성 모니터링 기능은 규제 요구 사항을 준수하면서 부문 수준의 성능 통찰력을 제공합니다. 그들의 산업 별 AI 솔루션은 부문 별 과제에 대한 깊은 이해를 보여줍니다.
장단점
- 100 개 이상의 사전 구축 된 메트릭이있는 포괄적 인 모니터링
- 경보 피로를 줄이기위한 지능형 사고 상관 관계
- 플랫폼 공유 및 모델 비석 디자인
- 덜 성숙한 조직을위한 복잡한 구현
- 엔터프라이즈 초점은 소규모 팀에 적합하지 않을 수 있습니다
- 제한된 공개 사례 연구
- 최근의 조직 변화로 인해 불확실성이 생깁니다
가격 (USD)
- 커뮤니티 에디션 : 최대 3 개의 모델과 3 명의 사용자가 무료입니다
- 규모 및 기업 계획 : 사용 기반 가격
- 사용량이 증가함에 따라 볼륨 할인이 자동으로 적용됩니다
4. Datadog
Datadog는 팀이 LLM 애플리케이션을 모니터링, 개선 및 안전하게 도울 수 있도록 포괄적 인 AI 관측 성 솔루션을 발전시킨 주요 클라우드 모니터링 플랫폼입니다. 통합 접근 방식은 AI 모니터링과 기존 인프라 모니터링을 결합하여 시스템 성능에 대한 통합 관점을 결합합니다. 이 플랫폼은 정교한 프롬프트 및 응답 클러스터링 기능을 갖춘 LLM 체인의 엔드 투 엔드 추적을 제공합니다.
Datadog의 눈에 띄는 기능 중 하나는 기존 인프라 모니터링과 완벽하게 통합되어 팀이 AI 성능을 기본 시스템 메트릭과 연관시킬 수 있습니다. 이 플랫폼에는 민감한 데이터 스캐너와 통합을 통한 프롬프트/응답 분석 및 내장 보안 기능을위한 고급 클러스터링이 포함되어 있습니다. 그들의 포괄적 인 가시성 접근 방식은 팀이 단일 대시 보드에서 응용 프로그램 성능에서 AI 모델 동작에 이르기까지 모든 것을 모니터링 할 수 있도록합니다.
장단점
- 전체 스택에 걸친 포괄적 인 가시성
- 기존 인프라와의 원활한 통합
- 프롬프트/응답 분석을위한 고급 클러스터링
- 내장 보안 기능
- 높은 데이터 볼륨의 경우 잠재적으로 비쌉니다
- 특수 도구보다 더 복잡한 설정
- 기존 Datadog 인프라가 전체 가치를 요구합니다
- 새로운 사용자에게는 잠재적으로 압도적 인 UI
가격 (USD)
- 무료 계층 : 제한된 기능, 5 개의 호스트, 100GB 로그 관리
- 프로 계획 : $ 15/호스트/월
- 엔터프라이즈 계획 : $ 23/호스트/월
5. Dynatatatatrace
Dynatrace는 Davis AI 엔진으로 구동되는 통일 된 관찰 및 보안 플랫폼을 제공하며, 이는 정확한 답변과 지능형 자동화를 위해 예측, 인과 및 생성 AI 기능을 결합합니다. 그들의 초 모달 AI 접근법은 여러 AI 방법론을 동시에 통찰력을 예측, 설명 및 생성 할 수있는 응집력있는 플랫폼에 통합하여 차별화됩니다.
플랫폼의 강점은 Davis Copilot을 통한 자연어 설명을 통해 자동 근본 원인 분석에 있습니다. Davis AI는 실시간 문제 탐지 및 해상도를 제공하면서 팀이 복잡한 시스템 종속성을 시각화하는 데 도움이되는 엔드 투 엔드 토폴로지 맵을 작성합니다. 플랫폼의 정교한 예측 기능은 조직이 사용자에게 영향을 미치기 전에 용량을 계획하고 문제를 예방하는 데 도움이됩니다.
장단점
- 수년간의 개발이있는 성숙한 AI 엔진
- 정확한 근본 원인 분석 기능
- 통합 보안 및 관찰 가능성
- 강력한 예측 능력
- 일부 경쟁자보다 높은 학습 곡선
- 프리미엄 가격은 소규모 조직을 제외 할 수 있습니다
- 대규모 구현을위한 복잡한 배포
- 리소스 집약적 인 플랫폼
가격 (USD)
- 풀 스택 모니터링 : ~ $ 69/월/호스트 (연간)
- 인프라 모니터링 : ~ $ 21/월/호스트 (연간)
- 디지털 경험 모니터링 : 사용자/방문 가격
6. 새로운 유물
New Relic은 전통적인 신뢰성 플랫폼에서 비즈니스 성장과 개발자 속도를 유발하는 포괄적 인 지능형 관찰 가능성 플랫폼으로 전환했습니다. 그들의 AI 엔진은 화합물과 에이전트 AI 기술을 결합하여 전체 스택에서 상황에 대한 통찰력을 제공합니다. 이 플랫폼은 Pathpoint Plus를위한 비즈니스 관찰 가능성과 같은 기능을 통해 기술 메트릭을 비즈니스 결과와 연결하는 데 눈에.니다.
새로운 유물을 구별하는 것은 기술 메트릭이 아닌 비즈니스 가치에 초점을 맞추는 것입니다. 그들의 응답 인텔리전스 기능은 팀이 기술 문제의 비즈니스 영향을 이해하도록 돕기 위해 메트릭을 맥락화합니다. 50 개 이상의 플랫폼 기능과 개발자 도구와의 광범위한 통합을 통해 New Relic은 소규모 팀에서 엔터프라이즈 조직으로 확장하는 풀 스택 솔루션을 제공합니다.
장단점
- 50 개 이상의 플랫폼 기능을 갖춘 풀 스택 관찰 가능성
- 예측 기능을 갖춘 AI 중심의 통찰력
- 비즈니스 중심의 관찰 가능성
- 개발자 도구와 광범위한 통합
- 풍부함이 새로운 사용자에게 복잡성을 만듭니다
- 큰 데이터 볼륨의 성능 문제
- 일부 영역에서 제한된 사용자 정의
- 고급 기능에 대한 높은 학습 곡선
가격 (USD)
- 무료 계층 : 100GB 데이터, 1 개의 풀 플랫폼 사용자
- 표준 계층 : $ 49/코어 사용자, 100GB 데이터
- 프로 계층 : $ 349/전체 플랫폼 사용자
- 엔터프라이즈 계층 : 맞춤 가격
7. Whylabs
WhyLabs는 AI 관측 성 및 SE를 제공합니다 2025 년 1 월 Apache 2 라이센스에 따라 오픈 소스가 된 Curity 도구를 통해 조직은 자체 인프라에서 플랫폼을 실행할 수 있습니다. 그들의 접근 방식은 Genai 응용 프로그램을위한 실시간 가드 레일을 갖춘 개인 정보 보호 우선 아키텍처를 강조합니다. 이 플랫폼에는 맞춤형 위협 감지 규칙을 통한 내장 신속한 주입 및 탈옥 탐지가 포함됩니다.
WhyLabs의 오픈 소스 특성으로 인해 개인 정보 보호 규정 준수를 유지하면서 조직이 모니터링 인프라를 완전히 제어 할 수 있습니다. 그들의 플랫폼은 300ms 미만의 낮은 차이 위협 감지로 포괄적 인 보안 기능을 제공합니다. 그러나 조직은 플랫폼이 무료이지만 하이 차트 라이센스 시각화를 위해.
장단점
- 오픈 소스 소프트웨어로 제공됩니다
- 데이터를 떠나는 환경이없는 개인 정보 보호 우선 접근
- 포괄적 인 보안 기능
- 저도의 위협 감지 (300ms 미만)
- 시각화를 위해 HighCharts 라이센스가 필요합니다
- 일부 배포 시나리오에 대한 복잡한 설정
- 엔터프라이즈 대안보다 젊은 플랫폼
가격 (USD)
- 오픈 소스 : Apache 2 라이센스에 따라 무료
- 이전 SaaS 계층이 단계적으로 폐지되었습니다
8. 긁다
Grafana Labs는 생성 AI 애플리케이션, LLMS, LLMS, LLMS, LLMS, LLMS를 모니터링하도록 특별히 설계된 AI 관측 성 기능을 통해 데이터 시각화 및 분석을위한 오픈 소스 플랫폼을 제공합니다. 벡터 데이터베이스그리고 gpus. 그들의 플랫폼은와 통합됩니다 OpenLit SDK 복잡한 AI 메트릭을 시각화하는 데 탁월한 포괄적 인 모니터링 대시 보드를 제공합니다. Grafana의 강점은 탁월한 시각화 기능과 유연한 배포 옵션에 있습니다.
플랫폼의 시각화 우선 접근 방식을 사용하면 팀이 AI 시스템 성능을 한눈에 더 쉽게 이해할 수 있습니다. GPU 성능 모니터링, 토큰 사용 추적 및 비용 모니터링을 지원함으로써 Grafana는 AI 응용 프로그램 건강에 대한 포괄적 인 견해를 제공합니다. 모듈 식 아키텍처를 통해 팀은 대시 보드를 사용자 정의하고 특정 AI 워크로드를위한 맞춤형 모니터링 솔루션을 만들 수 있습니다.
장단점
- 오픈 소스 기술을 기반으로합니다
- 기존 배포와 쉽게 통합됩니다
- 우수한 시각화 기능
- 유연한 배포 옵션
- 효과적인 설정을위한 기술 전문 지식이 필요합니다
- 대안보다 자동 치료가 적습니다
- 고급 사례에 맞는 맞춤형 개발이 필요할 수 있습니다
- 대시 보드 생성 학습 곡선
가격 (USD)
- 무료: 10K 메트릭, 50GB 로그, 50GB 트레이스
- 찬성: 100GB 로그/트레이스, 20K 메트릭으로 $ 49/월
- 고급/엔터프라이즈 : 맞춤 가격 (월 $ 299에서 시작)
9. IBM Instana
IBM Instana는 복잡한 클라우드 환경에 자동화 된 실시간 관찰 가능성을 제공하며 AI 중심 기능을 제공하여 팀 팀이 문제를 해결하고 응용 프로그램 성능을 최적화 할 수 있도록 도와줍니다. 그들의 플랫폼은 1 초의 세분화의 실시간 모니터링과 결합 된 하이브리드 환경에서 자동화 된 발견을 제공합니다.
이 플랫폼은 자동화 된 발견과 빠른 가치가 중요한 복잡한 엔터프라이즈 환경에서 탁월합니다. Genai 런타임 센서를 사용하면 AI 워크로드를 포괄적으로 모니터링하면서 IBM의 보안 및 규정 준수에 대한 높은 표준을 유지할 수 있습니다.
장단점
- 복잡한 환경에서 포괄적 인 가시성
- 탁월한 자동 발견
- 최소한의 구성으로 빠른 값
- 강력한 IBM 생태계 지원
- 프리미엄 가격은 소규모 조직을 제외 할 수 있습니다
- 고급 기능을위한 가파른 학습 곡선
- IBM 생태계 내에서 가장 강력합니다
가격 (USD)
- 관찰 가능성 필수 요소 : ~ $ 20/mvs/월
- 관찰 가능성 표준 : ~ $ 75/mvs/월
- 기업: 관습
10. 미들웨어
Middleware는 이상 감지 및 오류 해상도를 위해 AI를 사용하여 메트릭, 로그, 추적 및 이벤트를 단일 타임 라인으로 통합하는 풀 스택 클라우드 관측 성 플랫폼을 제공합니다. 그들의 혁신적인 통합 타임 라인 접근법은 팀이 일련의 사건을 이해하는 데 도움이됩니다.
Middleware의 비용 효율적인 접근 방식은 기능을 희생하지 않고 관찰 가능성 예산을 최적화하려는 조직에 매력적입니다. 단일 명령 설치는 배포를 단순화하는 반면 AI 기반 분석은 엔터프라이즈 플랫폼과 비슷한 고급 통찰력을 제공합니다.
장단점
- 모든 관찰 가능성 데이터의 통합 타임 라인보기
- 간단한 설치 및 설정
- 엔터프라이즈 대안에 비해 비용 효율적입니다
- 고급 AI 기반 분석
- 시장 존재가 적은 새로운 플랫폼
- 덜 광범위한 문서
- 지식 공유를위한 소규모 커뮤니티
- 제한된 제 3 자 통합
가격 (USD)
- 무료 영원한 계획 : 제한적이지만 기능적입니다
- 갈 때 지불하십시오 : 사용 기반 가격
- 기업: 맞춤 가격
올바른 AI 관찰 도구를 선택하는 방법
적절한 AI 관측 성 솔루션을 선택하려면 몇 가지 중요한 요소를 평가해야합니다.
1. 조직의 AI 성숙도를 평가하십시오
도구를 평가하기 전에 조직의 현재 AI 배포, 중요한 위험, 규제 요구 사항 및 기술 기능을 이해하십시오. 여러 생산 모델을 가진 조직은 방금 AI 여행을 시작하는 것과 다른 요구를 가지고 있습니다.
2. 명확한 요구 사항을 정의하십시오
추적하고 성능 기준선을 설정하고 경고 우선 순위를 결정하며 이해 관계자에 대한보고 요구 사항을 명확하게하는 데 필요한 특정 메트릭을 식별합니다. 모니터링하는 모델 유형 (전통적인 ML, LLM, 컴퓨터 비전) 및 특정 관찰 가능성 요구 사항을 고려하십시오.
3. 기술적 호환성을 평가합니다
기존 기술 스택을 검토하고 통합 지점을 식별하십시오. IT 의사 결정자의 97%가 관찰 비용을 적극적으로 관리합니다비용을 최적화하면서 인프라와 잘 통합되는 도구를 선택하는 것이 중요합니다.
AI 채택이 산업 전반에 걸쳐 가속화함에 따라 강력한 관찰 가능성의 필요성이 점점 비판적입니다. 이 안내서에서 강조된 도구는 AI 모니터링 기술의 최첨단을 나타내며, 각각은 안정성, 성능 및 준수를 보장하기위한 고유 한 접근 방식을 제공합니다.
FAQ (AI 관측 성 도구)
1. AI 관측 성 도구에서 찾아야 할 주요 기능은 무엇입니까?
필수 기능에는 실시간 모델 성능 모니터링, 드리프트 감지, 설명 기능 기능, 자동 변속기 탐지, 기존 인프라와의 통합 및 AI 안전을위한 가드 레일이 포함됩니다.
2. AI 관측 성 도구에서 이상 탐지는 어떻게 작동합니까?
AI 관측 성 도구는 통계 모델 및 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 AI 시스템에 대한 기준 동작을 설정합니다. 메트릭이 정상적인 패턴에서 크게 벗어나면 도구는 경고를 유발하고 조사를위한 컨텍스트를 제공합니다.
3. 기존 시스템과 가장 잘 통합되는 AI 관측 성 도구는 무엇입니까?
Datadog는 광범위한 생태계와 AI 모니터링을 기존 인프라 관찰 가능성과 원활하게 연결할 수있는 능력을 통해 통합 기능을 이끌고 있습니다. 통합 플랫폼 접근 방식은 데이터 사일로를 제거합니다.
4. AI 관측 성 도구는 모델 바이어스를 줄이는 데 어떻게 도움이됩니까?
이 도구는 공정성 지표, 인구 통계 학적 패리티 및 동등한 기회 지표를 지속적으로 모니터링합니다. 이들은 잠재적 인 편향을 실시간으로 표시하고 시각화 도구를 제공하여 어떤 데이터 세그먼트가 다른 결과를 경험하는지 식별합니다.
5. Arrize AI와 같은 AI 기반 관측 성 도구를 사용하면 어떤 이점이 있습니까?
ARIZE AI는 포괄적 인 수명주기 커버리지, 오픈 소스 유연성 및 자동화 된 문제 해결 기능을 갖춘 목적에 맞춰진 AI 모니터링을 제공합니다. 고급 추적 기능 및 클라우드 플랫폼 통합은 개발 팀을위한 디버깅을 가속화합니다.
게시물 10 최고의 AI 관측 성 도구 (2025 년 5 월) 먼저 나타났습니다 Unite.ai.