应用性能监控全链路版具有低成本接入、全链路监控、端到端监控、AI 场景全链路覆盖等优势,能够帮助您快速定位问题,优化产品品质。本文为您介绍应用性能监控全链路版的典型应用场景。
AI 云原生推理套件(AI-ServingKit)依托字节跳动大规模 AI 实践、火山方舟海量业务经验,通过容器编排、AI 网关、推理全链路观测和分布式缓存,支持企业在大规模 GPU 集群上高效、稳定、高性价比地运行主流的推理模型。
应用性能监控全链路版凭借无侵入式 SDK、对框架自动进行埋点、自动生成的 TraceID、全量覆盖从推理引擎到 GPU 全链路的预置监控看板&告警规则等优势,在 AI-ServingKit 方案中承担全链路观测能力,支持采集 APIG、推理引擎、GPU 资源等指标,及时发现 SLO 指标波动。相较于传统观测,接入时间缩短 80%,故障排查时间缩短 70%,做到推理全链路透明埋点,推理问题分钟级定位。
应用性能监控全链路版具备无需埋点透明接入、兼容主流开源框架、支持自建推理场景的全链路监控等优势,针对 LLM 提供低成本的可观测方案,并且能够满足多种部署形态下 LLM 的端到端全链路监控。
通过指标及时追踪智能体和 AI 推理场景性能,一分钟发现问题,五分钟定位问题。
以模型维度全量统计当前 AI 应用场景下的相关指标。
实时展示当前 AI 业务上下游调用关系,分析热点和错误。
支持多种智能化算法,对监控指标进行快速诊断与识别。
基于后台系统指标,构建客观的应用运行状态评分体系。实时掌握各应用系统运行状况。
针对各类形态的应用提供全链路端到端的异常问题检测和定位。
产品发版前后指标实时追踪。丰富且实时的指标帮助企业分析版本之间的数据差异。