Se in i din AI i produktion — kvalitetsdrift, kostnad och latens — så problem visas som bevis på en dashboard, inte veckor senare.
Traditionell övervakning säger om en tjänst är uppe. Den säger inget om AI:n fortfarande ger bra svar. En modell kan returnera en giltig HTTP 200 och tyst degradera — driva från ämnet, bli långsammare och dyrare, hallucinera mer.
AI-system fallerar annorlunda än klassisk mjukvara. Kvalitet driver, kostnader exploderar, latens kryper upp, en dålig uppdatering regresserar allt utan ett enda fel. Utan insyn flyger du blint.
Observerbarhet täpper gapet. Genom att spåra varje modellanrop — indata, utdata, latens, kostnad, kvalitetssignaler — ser du problem tidigt istället för veckor senare från en användare.
Vi instrumenterar din AI-stack för att fånga det som betyder något: anropens in- och utdata, latens, token-kostnad och kvalitetssignaler som drift. Integritetsvänligt — bara det du behöver för felsökning.
Sedan bygger vi dashboards och larm runt dina verkliga felmoder, så du varnas före användarna. Där nyttigt mäter vi kvalitet kontinuerligt på live-trafik.
Se kvalitetsfall före klagomål.
Spåra token-spend per funktion.
Hitta tidstjuvar, håll snabbt.
Spåra varje anrop änd till änd.
Poängsätt äkta trafik kontinuerligt.
Varning vid kvalitetsfall efter uppdatering.
Vi identifierar felmoderna som faktiskt skadar.
Vi hittar anropen och signalerna värda att fånga.
Vi designar integritetsvänlig instrumentering.
Vi instrumenterar och bygger dashboards och larm.
Vi validerar att larm utlöses av äkta problem.
Vi överlämnar med jour-runbook.
Vi bygger på öppna observerbarhetsstandarder så du behåller din data och undviker inlåsning.
Den visar upptid, inte svarskvalitet. AI behöver kvalitets-, kostnads- och driftsignaler därtill.
Vi fångar integritetsvänligt — nog för felsökning, med maskering där behövs.
Nej. Öppna standarder som OpenTelemetry håller din telemetri portabel.
Ja, utvärdering-som-övervakning på live-trafik plus mänsklig granskning.
Kompakta, effektiva modeller vid kanten — låg latens, full integritet.
Integritetssäker träningsdata i skala — utöka, balansera och lås upp ML.
Benchmarka, stresstesta och adversariellt granska modeller före lansering.
