Best Observability (2026)
Šīs lapas saites caur reģistrēšanos var sniegt komisiju, taču tas neietekmē mūsu novērtējumus.
A buyer's guide to the best Observability tools for monitoring logs, metrics, traces, and events across modern distributed systems and AI workloads.
Observability skaitļos
Cenu struktūra
Best Observability (2026)
- 1
KeywordsAIVienots izstrādātāju platforma LLM lietojumprogrammu izveidei, uzraudzībai un mērogošanai.5.0 (6) - 2
GuardianDrošības un pārvaldības platforma autonomajiem AI darbiniekiem un inteliģentajām sistēmām.5.0 (5) - 3
Maxim AINo sākuma līdz beigām platforma, kas novērtē, uzrauga un uzlabo AI agentus4.8 (6) - 4
WeaveNav koda AI darbplūsmas veidotājs, kas ļauj uzņēmumiem automatizēt operācijas, integrējot vairākus lielos valodas modeļus (LLM) un savienojot uzvednes…4.8 (5) - 5
llm scoutSekojiet, kā jūsu zīmols parādās ChatGPT, Claude, Perplexity un Google AI pārskatos.4.8 (5) - 6
FoundryAIIzveidojiet, novērtējiet un uzlabojiet AI agentus uzņēmējdarbības automatizācijai4.8 (4) - 7
Helicone AIVisiens observācijas platforma, lai uzraudzītu, atkļūdotu un uzlabotu ražošanas LLM lietojumprogrammas.4.7 (6) - 8
Fiddler AIAI observabilitātes un drošības platforma ML un LLM lietojumprogrammu uzraudzībai, skaidrošanai un pārvaldībai4.7 (6) - 9
Edwin AIAI asistents IT operācijām, kas paātrina incidentu atklāšanu, triage un atrisināšanu.4.7 (6) - 10
Confident AILLM novērtēšanas platforma, kas balstīta uz DeepEval, lai testētu, uzraudzītu un uzlabotu mākslīgā intelekta lietojumprogrammas.
4.6 (5)

KeywordsAI
Vienots izstrādātāju platforma LLM lietojumprogrammu izveidei, uzraudzībai un mērogošanai.

KeywordsAI ir attīstītāju uzmanībai veltīta platforma, kas koncentrē to, kādēļ notiek, lai izplatītu kvalitātes līmeņa tekstdarbības modeli, kas attīstītas ar lieliem lingvistiskajiem modeleļiem. Tā sniedz vienu API ieeju, lai piekāpties dažādiem modeļu sniedzējiem, atkal pievienojot integritātes, ziņošanas un novērtējuma rīkus, lai palīdzībai komandas saprastu, kā tos darbojas realitātē raidītie informācijas sistēmas. Platforma ir dizaina, lai samazinātu darba krājumus, kuru ir nepieciešams, lai nodrošinātu darbakumu ar produktiem, kas tiek darināti ar atmiņas aģentu palīdzību. Deviņi var piegādāt datu plūsmu un izdevumu monitoringu, pārbauzties priekšvēlēšanos, veikt novērtējumus un pārvaldīt priekšvēlēšanas variantus bez izsekošanas nelielu dažādas darbinieces. Šāds pieeja tie kļūst ētras darbinieki, lai iterētu ātaka pielāgātu un izvietotu to pieejamību, kad lietošana pieaug.
- Vienots LLM vārteja starp piegādātājiem
- Pieprasījumu žurnāls un izsekne
- Izmaksu un iztecības uzraudzība
- Ievada frāžu eksperimentēšana un versiju kontrole
- Vērtēšanas un testēšanas darba plūsmas
- SDK un API integrācijas

Guardian
Drošības un pārvaldības platforma autonomajiem AI darbiniekiem un inteliģentajām sistēmām.

Guardians ir drošības uzskats, kas paredzēts aizsargāt organizācijas, kas izmanto autonomos AI aģentus un inteliģentas sistēmas. Tā sniedz monitoringu, politisku ierobežošanu un riska kontrolēšanu, kas veidoti uz tām, lai aizsargātu no nedrošības izmantosana, datu plūsmu un netīrās aģenta uzvedību. Tools tiešsaistē ir sastopams uzņēmumiem un programmu izstrādātājiem, kas būvē agente darbības ķēdes un vajadzība pārbaudīt, kā darbojas tos sistēmas, kas balstiras uz AI un norobežās ar izstrādāto politikām un nodrošināšanas prasībām. Guardian satiksīs starp AI modeļiem, programmatūru, un lietotājiem, lai pilnveiktu real-tai iebraukuma kontroles un auditu sarakstus. Saplanotot rīcību analīzi ar konfigurējamiem noteikumiem, Guardian palīdz komāniem, lai izmantotu AI jaudu daudzos projektos, samazinot risku, saistītu ar operēšanu un drošību.
- Darbinieku uzvedības uzraudzība
- Pielāgojamas drošības politikas
- Briesmju noteikšana AI darba plūsmās
- Liekamība pierakstīšana un pārskati
- Aizsardzības mehānismi autonomajām darbībām
- Integrācija ar AI darbinieku ietvaru


Maxim AI ir programmu izstrādes platforma, kurā ir izveidoti resursi, lai komandas var izlādēt izturīgas AI agentes un LLM aplikācijas. Platformā tiek apvienota uzdevumu izstrāde, novērtēšana, monitorēšana un datu sadalījums, lai komandas var iterēt ātri, savukārt kvalitāte varētu būt noteikta. Platforma atbalsta automātiskus un cilvēka vērtējumus dažādos modeļos un izvēles punktos, ļaujot inženieri salīdzināt izvades, detektēt atkārtoto attīrstojošo izmaiņu, un secināt neveiksmes produkcijā. Tā ir projekta cilvēkiem izstrādāta, ar darbflēbām, kas ļaujas tikai tehisku un ne-tehisku interesēto puožu dalīties testēšanā un pārbaudē. Maxim parasti tiek izmantots komandām, kas būvē chatbotus, coplejotājus, vokālās agentes un daudzu-pazīšanas darbībju secību, kurām nepiechoty vienmērīga izvērsuma kvalitāte izmaiņu iemeslu, modelu un lietotāju ievades laikā.
- Promptu spēlētne un versiju kontrole
- Automatizēta agenta un LLM novērtēšana
- Ražošanas novērojamība un izsekošana
- Datu kopumu kurēšana un pārvaldība
- Cilvēka pārskatīšana un anotācijas darba plūsmas
- Daudzmodeļu un daudzpakalpojumu atbalsts

Weave
Nav koda AI darbplūsmas veidotājs, kas ļauj uzņēmumiem automatizēt operācijas, integrējot vairākus lielos valodas modeļus (LLM) un savienojot uzvednes…

W&B Weave ir novērošanas un novērtējuma platforma, kas palīdz izsekot un uzlabot lielo valodas modeļu (LLM) lietojumprogrammas. Weave nodrošina rīkus sesiju, LLM izsaukumu un rīku izsaukumu izsekošanai, datu metrikas vākšanai un lietojumprogrammas atbildes novērtēšanai, izmantojot LLM tiesnešus un pielāgotus vērtētājus. Galvenās funkcijas ietver sesiju, LLM izsaukumu un rīku izsaukumu izsekošanu, kā arī manuālu pielāgotu aģentu instrumentēšanu. Platforma atbalsta integrācijas ar populāriem SDK un harness, kā arī pielāgotas aģentu novērošanas iespējas. Weave piedāvā Python un TypeScript bibliotēkas platformas instalēšanai un lietošanai. Tā tiek mitināta uz Weights & Biases (W&B) platformas, un piekļuvei nepieciešams W&B konts un API atslēga. Lietotāji var izsekot izsaukumus uz LLM, pārskatīt ievades un izejas, kā arī skatīt aģentu metrikas Weave UI. Lai gan Weave ļauj automatizēt un novērtēt LLM lietojumprogrammas, tas nav nav koda AI darbplūsmas veidotājs, kā norāda nosaukums.
- Aģentu izsekošana un metrikas vākšana
- Pielāgota aģentu novērošana
- LLM izsekošana un novērtēšana
- OpenTelemetry posmu atbalsts
- Weights & Biases (W&B) integrācijas
- Python un TypeScript bibliotēkas

llm scout
Sekojiet, kā jūsu zīmols parādās ChatGPT, Claude, Perplexity un Google AI pārskatos.

LLM Scout ir zīmola uzraudzības rīks, izstrādāts ģeneratīvās meklēšanas ēras. Tas seko, kā jūsu uzņēmums, produkti un konkurenti tiek minēti galvenajos AI asistenta un atbildēšanas dzinējumos, sniedzot mārketinga un SEO komandām pārredzamību kanālā, ko tradicionālie analītikas rīki atstāj nepamanītus. Platforma regulāri izpilda uzdevumus pret sistēmām, piemēram, ChatGPT, Claude, Perplexity un Google AI pārskatiem, pēc tam sniedz pārskatus par balsu daļu, sajūtu, citēšanas avotiem un izmaiņām laika gaitā. Komandas var izmantot šos ieskatus, lai uzlabotu saturu, identificētu trūkumus, kur konkurenti tiek ieteikti, un novērtētu optimizācijas pasākumu ietekmi uz lielajiem valodas modeļiem.
- Zīmola un konkurentu minēšanas izsekošana
- Uzraudzība pāri ChatGPT, Claude, Perplexity un AI pārskatiem
- Sajūtas un balsu daļas analīze
- Citēšanas un avotu redzamība
- Pielāgotā pieprasījuma izsekošana
- Vēsturiskās tendences pārskats

FoundryAI
Izveidojiet, novērtējiet un uzlabojiet AI agentus uzņēmējdarbības automatizācijai

FoundryAI ir attīstības platforma, kas paredzēta tiešu biznesa procesu vadībai, izmantojot AI agentus. Tajā kombinēti līdzekļi agenta dizainam, testēšanai un nepārtrauktu uzlabojumu mehānismu, lai komandas varu pārcelties no prototipa līdz produkcijai bez sadalīšanas kārtas dažādām sistēmām. Platforma piešķirība ir priekšroka, nododot būvējiem iespējas pārbaudīt agentu risinājumu darbību atbilstoši definētiem uzdevumiem un sagatavot tos laika gaitā. Tas padara platformu piemērotu organizācijām, kas automātizē klientu atbalstu, interņu darbību vai atkārtotu zinību darbu, kurā noturība ir nozīmīga. FoundryAI paredž no profesionāliem komandām, kurām ir nepieciešama iepirkšanās kontroles funkcionalitāte, kas ir pieejama no koda, bet vēlama tiktu ātrāka iterācijas periods, izpētesa, nekā tas sākotnēji ir pielāgotam no paša pacīnām.
- Agentu izveides vide
- Novērtēšanas un testēšanas rīki
- Veiktspējas uzraudzība
- Darba plūsmu automatizācijas atbalsts
- Iteratīvās uzlabošanas cikli
- Integrācija ar uzņēmējdarbības sistēmām
Helicone AI
Visiens observācijas platforma, lai uzraudzītu, atkļūdotu un uzlabotu ražošanas LLM lietojumprogrammas.
Helicone AI ir izstrādātāju orientēta observācijas platforma, kas speciāli izveidota lietojumprogrammām, kas darbojas ar lieliem valodu modeļiem. Tā ieraksta pieprasījumus, atbildes, izmaksas un aizkavējumus visā tīklā, sniedzot inženieru komandām vienotu skatījumu par to, kā viņu LLM funkcijas darbojas ražošanā. Papildus žurnālu izveidei, Helicone piedāvā rīkus, lai atkļūdotu promptus, izsekotu vairāku soļu agenta darba plūsmu, veiktu vērtējumus un izsekotu lietotāju līmeņa lietošanas datus. Komandas var identificēt regresijas, kontrolēt izdevumus un uzlabot promptus ar datiem, nevis uzminējumiem. Platforma integrējas ar populāriem modeļa piegādātājiem un ietvariem, izmantojot vieglu proksi vai asinhronu loggingu, padarot vienkāršu pievienošanu esošajiem stackiem bez lielām koda izmaiņām.
- Pieprasījuma un atbildes žurnālu
- Izmaksu un tokenu lietošanas izsekošana
- Prompt pārvaldība un versiju kontrole
- Agenta un sesiju izsekošana
- Pielāgoti vērtējumi un informācijas paneļi
- Lietotāju un rate-limit analītika

Fiddler AI
AI observabilitātes un drošības platforma ML un LLM lietojumprogrammu uzraudzībai, skaidrošanai un pārvaldībai

Fiddler AI ir pakalpojums, kas palīdz organizācijām monitorēt, analizēt un aizsargāt neuronu mašīnu modeļus un generatīvo AI lietojumus izvietotā vietā. Tas nodod ieskatu modeļa darbības sīkumu, datiem pārnesumu, diskriminācijas un kvalitātes sāpes, kā arī piedāvā aizsardzību pretrunām, kas ir sūtītas tieši LLMs, tādu kā vajāšana, aicinājumu ievade, un nepilnīgas datu izdevuma. Sagatavots ML inženieriem, dati zinātniekam un riska un kontrolu komandām, Fiddler kombinē patiesību, reālo monitoringu, un barjeras vienlaicīgā darbības procesā. Tā integrējas ar parasta ML saskaņotu ietilpību un nolūkļaudējos vidi, palīdzot organizācijām iedarbosies atbildīgas AI praksē skalu.
- Modeļu veiktspējas un kustības uzraudzība
- LLM hallucināciju un drošības noteikšana
- Prompt injekcijas un jailbreak aizsardzība
- Skaitāma AI un sakņu cēlu analīze
- Neobjektivitātes un taisnīguma izvērtēšana
- Instrumentu paneli un brīdinājumi ražošanas AI

Edwin AI
AI asistents IT operācijām, kas paātrina incidentu atklāšanu, triage un atrisināšanu.

Edwin AI ir AI asistents IT operācijām, kas paredzēts, lai paātrinātu incidentu atklāšanu, triage un atrisināšanu. Tas nodrošina centralizētu platformu IT komandām incidentu izmeklēšanai, to ietekmes saprašāšanai, labošanas meklēšanai vai ģenerēšanai, un to piemērošanai visās esošajās rīkos, bez vajadzības pārslēgties starp sistēmām. Edwin AI korelas alertus, identificē pamata iemeslus un automātiski sāk atlīdzināšanu, sākot no pirmā brīdinājuma līdz pārbaudītam izdevam. Tas izmanto vēsturiskos modeļus un novērošanas datus, lai prognozētu un novērstu izslēgšanas. Šis rīks integrējas ar vairāk kā 3 000 rīkiem, tostarp novērošanas, APM, drošības un CMDB jomās, nodrošinot reāllaika, darbības informāciju un novēršot silo struktūru. Forrester pētījums atklāja, ka Edwin AI sniedza 313% atdevi (ROI) kompozītai organizācijai, ar atdeves periodu 6 mēneši vai mazāk.
- Alertu korelācija un trokšņa samazināšana
- AI vadītās pamata iemeslu ieteikumi
- Dabas valodas incidentu kopsavilkumi
- Integrācijas ar ITSM un novērošanas platformām
- Automatizēti triage darba plūsmas
- Zināšanu bagātināšana no iepriekšējiem incidentiem
Confident AI
LLM novērtēšanas platforma, kas balstīta uz DeepEval, lai testētu, uzraudzītu un uzlabotu mākslīgā intelekta lietojumprogrammas.

Confident AI ir novērtēšanas un novērošanas platforma komandām, kas izstrādā lielu valodu modeļu lietojumprogrammas. Balstoties uz atvērtā koda DeepEval rāmijumu, tā nodrošina vienotu darba telpu, lai palaistu atzīmi, regresijas testus un kvalitātes pārbaudes pār promptiem, modeļiem un atpazīšanas ķēdēm. Platforma palīdz inženieriem apturēt halucinācijas, promptu regresijas un atpazīšanas kļūdas pirms piegādes, vienlaikus piedāvājot ražošanas uzraudzību, lai sekotu reālajiem lietotāju mijiedarbības datiem. Komandas var centralizēt datu kopas, koplietot testēšanas rezultātus un iterēt uzpromptus ar mērogojamu atgriezenisko saiti, nevis uz spekulācijām. Tā ir paredzēta izstrādātājiem, ML inženieriem un QA komandām, kas vēlas strukturētu, metrika balstītu pieeju LLM kvalitātes nodrošināšanai, nevis ad-hoc manuālo pārskatīšanu.
- DeepEval balstītas novērtēšanas metrikas
- Regresijas testēšana uz promptiem un modeļiem
- RAG un retrieval novērtēšana
- Ražošanas izsekošana un uzraudzība
- Datu kopu un testēšanas gadījumu pārvaldība
- Komandas sadarbība uz novērtējuma rezultātiem
Pārlūkot visus 20 Observability rīkus
Pilns, meklējams katalogs — sarindots pēc reālu lietotāju atsauksmēm.
