Publicado por Según el artículo de Dynatrace, publicado el 31 de enero de 2024, la empresa ha ampliado su plataforma de analítica y automatización para proporcionar observabilidad y seguridad holísticas a los grandes modelos de lenguaje (LLMs) y las aplicaciones generativas impulsadas por inteligencia artificial (IA).
Aquí está un resumen de los aspectos clave:
- Objetivo:
- Observabilidad y seguridad: Dynatrace se enfoca en brindar una visión completa y precisa de las aplicaciones impulsadas por IA, incluyendo LLMs y aplicaciones generativas.
- Cobertura:
- Stack de IA completo: La solución abarca todo el stack de IA, desde la infraestructura (como GPUs Nvidia®) hasta los modelos fundamentales (como GPT-4), las cachés semánticas y las bases de datos vectoriales (como Weaviate) y los marcos de orquestación (como LangChain).
- Plataformas compatibles: Admite las principales plataformas para construir, entrenar y entregar modelos de IA, como Microsoft® Azure OpenAI Service, Amazon® SageMaker y Google® AI Platform.
- Beneficios:
- Experiencia del usuario: Permite a las organizaciones ofrecer excelentes experiencias de usuario al identificar automáticamente cuellos de botella de rendimiento y causas raíz.
- Cumplimiento y privacidad: Ayuda a cumplir con regulaciones de privacidad y seguridad al rastrear con precisión el origen de las salidas creadas por las aplicaciones.
- Control de costos: Monitorea el consumo de tokens de IA generativa, que son las unidades básicas utilizadas por los modelos de IA para procesar consultas.
- Perspectivas futuras:
- Adopción de IA: Según Gartner®, para 2028, más del 50% de los recursos de cómputo en la nube se destinarán a cargas de trabajo de IA, en comparación con menos del 10% en 2023.
- Interés en la IA generativa: A pesar del impulso, muchas organizaciones están preocupadas por los costos asociados con los servicios de IA generativa, que pueden ser mucho más caros que los servicios en la nube tradicionales.
Dynatrace está allanando el camino para que las organizaciones adopten la IA generativa de manera confiable y rentable, lo que les permitirá aumentar la innovación, la productividad y los ingresos.
Importancia de la Observabilidad:
- La observabilidad no solo se trata de monitorear sistemas, sino de comprender profundamente cómo funcionan. Proporciona visibilidad en tiempo real sobre el rendimiento, la salud y la eficiencia de las aplicaciones y sistemas. Y aquí entrarán mucho en juego la evolución de las IA.
- Las empresas que adoptan la observabilidad pueden anticipar problemas antes de que afecten a los usuarios finales, lo que mejora la experiencia del cliente y reduce el tiempo de inactividad.
Beneficios para las Empresas:
- Resolución más rápida de problemas: La observabilidad permite identificar rápidamente cuellos de botella, errores y anomalías, lo que acelera la resolución de problemas.
- Optimización de recursos: Al comprender mejor el uso de recursos, las empresas pueden optimizar la asignación de servidores, almacenamiento y ancho de banda.
- Cumplimiento y seguridad: La observabilidad ayuda a cumplir con regulaciones de privacidad y seguridad al rastrear el flujo de datos y detectar actividades sospechosas.
¿Cómo se compara la observabilidad con el monitoreo tradicional?
La observabilidad y el monitoreo tradicional son dos enfoques diferentes para supervisar y comprender el rendimiento de sistemas y aplicaciones. Aquí está una comparación entre ambos:
- Enfoque:
- Observabilidad:
- Se centra en obtener una visión completa y profunda del sistema.
- Busca comprender cómo funcionan las aplicaciones y sistemas, no solo si están funcionando o no.
- Incluye métricas, registros y trazas.
- Monitoreo Tradicional:
- Se enfoca principalmente en verificar el estado de los componentes individuales.
- Se basa en umbrales predefinidos para alertas.
- Principalmente utiliza métricas.
- Observabilidad:
- Datos Recopilados:
- Observabilidad:
- Recopila datos más ricos y detallados, como eventos, trazas de solicitudes y registros.
- Permite correlacionar eventos y comprender el contexto.
- Monitoreo Tradicional:
- Se limita a métricas básicas, como uso de CPU, memoria y latencia.
- No proporciona contexto completo.
- Observabilidad:
- Flexibilidad:
- Observabilidad:
- Es más flexible y adaptable a cambios en el sistema.
- Puede explorar datos desconocidos sin configuración previa.
- Monitoreo Tradicional:
- Requiere configuración específica para cada métrica que se desea monitorear.
- Menos adaptable a cambios.
- Observabilidad:
- Resolución de Problemas:
- Observabilidad:
- Facilita la resolución de problemas al proporcionar una vista completa y detallada.
- Ayuda a identificar cuellos de botella y problemas de rendimiento.
- Monitoreo Tradicional:
- Puede no ser suficiente para resolver problemas complejos.
- Se centra en alertas basadas en umbrales.
- Observabilidad:
- Futuro:
- Observabilidad:
- Es esencial para sistemas modernos, especialmente aquellos basados en microservicios, contenedores y orquestadores como Kubernetes.
- Se espera que su adopción siga creciendo.
- Monitoreo Tradicional:
- Aunque sigue siendo relevante, su enfoque limitado puede no ser suficiente para sistemas altamente dinámicos y distribuidos.
- Observabilidad:
En resumen, la observabilidad ofrece una visión más completa y contextualizada, mientras que el monitoreo tradicional se centra en métricas básicas. Las empresas deben considerar ambos enfoques según sus necesidades y la complejidad de sus sistemas .