LogicMonitor 提高了对 AI 工作负载的可见性

快速阅读: 《硅角度》消息，LogicMonitor宣布多项升级，强化其可观测性平台的自动化与洞察力。新增功能包括扩展对AWS Q和Nvidia GPU的支持，提升人工智能工作负载监控；引入Kubernetes服务支持，增强云上AI应用可见性；推出成本优化仪表板及AI驱动的警报过滤功能，助力IT团队高效管理AI工作负载。

LogicMonitor股份有限公司是一家提供可观测性平台的公司，企业利用该平台发现并修复技术问题。该公司今日宣布了一系列旨在增强自动化并提升洞察力的改进措施。此次发布提供了对人工智能工作负载和应用的更深入了解，并升级了LogicMonitor的爱德温（Edwin）生成式人工智能代理。

人工智能工作负载监控正在通过扩展对亚马逊网络服务（AWS）公司的Q商业生成式人工智能助手以及英伟达（Nvidia）图形处理单元的支持而得到改进，使IT团队能够从单一控制点监控和优化由人工智能驱动的应用程序。人工智能成本监控方面，“如果客户正在基于AWS平台与贝罗特（Bedrock）构建人工智能，我们已经将其集成到堆栈中，因此我们可以监控工作负载并报告令牌消耗和令牌成本，”人工智能总经理卡蒂克·Sj表示。

对亚马逊托管的弹性Kubernetes服务和微软（Microsoft）的Azure Kubernetes服务的新支持提供了对部署在基于云的软件容器中的人工智能工作负载的更高可见度。这些轻量级、可移植的单元将应用程序及其依赖项打包在一起，以确保不同计算环境之间的一致性。该公司称，这增强了人工智能工作负载的可靠性。“我们今天拥有全面的Kubernetes监控，包括OpenShift、谷歌Kubernetes引擎和Rancher，后者是一个开源的企业级Kubernetes管理器，”LogicMonitor产品管理副总裁莎拉·特里说道。“我们发现IT运营团队并不总是可以直接访问集群。我们正在通过云供应商的应用程序编程接口（API）进行集成，以在不需访问集群的情况下提供更高层次的集群可见度。”

新的成本优化仪表板结合了成本可见性和建议，帮助IT团队通过平衡性能、成本和可持续性来更高效地管理计算密集型人工智能工作负载。

人工智能驱动的警报过滤LogicMonitor去年六月推出的生成式人工智能助手爱德温（Edwin AI）据称可以通过自主自动化故障排除、优先处理关键警报并加速解决工作流来减少高达90%的警报噪声。该代理现在具有人工智能驱动的警报过滤和优先级排序功能，以首先显示最重要的事件。实例级别的元数据关联和人工智能驱动的建议引用相关的过去事件以加快故障排除。爱德温（Edwin AI）现在还可以连接到派杰杜伊（PagerDuty）事件管理平台、丹纳泰克（Dynatrace）可观测性套件、康内克特威尔（ConnectWise）服务管理平台以及其他IT运营工具。

LogicMonitor嵌入的日志分析能力的增强现在提供了即时访问相关日志数据和人工智能驱动的日志关联，无需复杂的查询语言，公司表示。“我们可以使用机器学习模型来跨不同设备关联属性，”Sj说。“生成式人工智能可以用来总结警报，使其更易访问。”LogicMonitor目前管理生成式人工智能提示，但计划在未来向客户提供。

图片：硅立方（SiliconANGLE）/Ideogram

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