End-to-End Traces
Requests durch Anwendung, Retrieval, Modelle, Tools, Queues und externe Systeme verfolgen.
Den gesamten Anfragepfad sehen, nicht nur dieModellantwort.Im Produktivbetrieb brauchen Teams aussagekräftige Traces.
End-to-End Observability für KI-Systeme über Prompts, Retrieval, Tool Calls, Modellverhalten, Latenz, Kosten, Fehler und Nutzerergebnisse.
- Für deinen Stack entwickelt
- Vor dem Release evaluiert
- Im Produktivbetrieb beobachtbar
- Unter der Kontrolle deines Teams
Woran du Produktionsreife erkennst
Du bekommst ein funktionierendes System mit klaren Qualitätsgrenzen, nicht nur einen Modellaufruf in einer schönen Oberfläche.
Qualität und Betrieb gemeinsam
Eval-Scores und Ergebnisse mit Latenz, Kosten, Fehlern und Releases korrelieren.
Handlungsfähige Vorfälle
Alerts enthalten den Kontext zum Erklären, Reproduzieren und Beheben.
So wird das System verlässlich
Wir beginnen mit relevantem Verhalten und betrieblichen Grenzen. Danach machen wir jedes Release messbar und reversibel.
Pfad instrumentieren
Trace-Grenzen, Attribute, Correlation IDs, Redaction und Sampling definieren.
Nützliche Ansichten bauen
Dashboards beantworten Betriebsfragen statt Telemetrie nur anzuzeigen.
Im Produktivbetrieb nachweisen
Prüfen, dass Live-Traces und Metriken wirklich ankommen, und Fehler- sowie Alert-Pfade proben.
Zeig uns, was du gebaut hast.
Bring deinen aktuellen Build, deinen Workflow oder das Problem im Produktivbetrieb mit. Wir zeigen dir den kürzesten verantwortbaren Weg nach vorn.