De beste Observability (2026)
Door deze pagina’s links te volgen, kunnen we een commissie ontvangen, maar dit beïnvloedt onze beoordelingen niet.
A buyer's guide to the best Observability tools for monitoring logs, metrics, traces, and events across modern distributed systems and AI workloads.
Observability in cijfers
Prijsmix
De beste Observability (2026)
- 1
KeywordsAIGeïntegreerd platform voor ontwikkelaars om LLM-toepassingen te bouwen, monitoren en schalen.5.0 (6) - 2
GuardianVeiligheids- en governanceplatform voor autonome AI‑agents en intelligente systemen.5.0 (5) - 3
Maxim AIEnd-to-end platform voor het evalueren, monitoren en verbeteren van AI-agents4.8 (6) - 4
WeaveEen no-code AI-werkstroombouwer waarmee bedrijven operaties kunnen automatiseren door meerdere grote taalmodellen (LLM's) te integreren en prompts naadloos te verbinden4.8 (5) - 5
llm scoutMonitor hoe uw merk verschijnt op ChatGPT, Claude, Perplexity en Google AI Overviews.4.8 (5) - 6
FoundryAIOntwikkel, evalueer en verbeter AI‑agenten voor bedrijfsautomatisering4.8 (4) - 7
Helicone AIAll-in-one observability platform om productie-LLM-apps te monitoren, debuggen en verbeteren.4.7 (6) - 8
Fiddler AIAI-observabiliteit en beveiligingsplatform voor het monitoren, verklaren en beheren van ML‑ en LLM‑toepassingen.4.7 (6) - 9
Edwin AIAI-agent voor IT-operations die incidentdetectie, triage en resolutie versnelt.4.7 (6) - 10
Confident AILLM-evaluatieplatform gebouwd op DeepEval voor het testen, monitoren en verbeteren van AI-toepassingen.
4.6 (5)

KeywordsAI
Geïntegreerd platform voor ontwikkelaars om LLM-toepassingen te bouwen, monitoren en schalen.

KeywordsAI is een ontwikkelaargericht platform dat de tools consolideert die nodig zijn om productieklare LLM-toepassingen te leveren. Het biedt een enkele API-gateway voor toegang tot meerdere modelproviders, samen met ingebouwde observabiliteit, logging en evaluatiefuncties om teams te helpen begrijpen hoe hun AI-functies presteren in de echte wereld. Het platform is ontworpen om de operationele overhead van het runnen van LLM-aangedreven producten te verminderen. Ontwikkelaars kunnen latentie en kosten monitoren, prompts debuggen, evaluaties uitvoeren en promptversies beheren zonder afzonderlijke tools samen te voegen. Dit maakt het gemakkelijker voor technische teams om te itereren op AI-functies en betrouwbaarheid te behouden naarmate het gebruik toeneemt.
- Geïntegreerde LLM-gateway over providers
- Vraagregistratie en tracering
- Kosten- en latentiemonitoring
- Prompt-experimentatie en versiebeheer
- Evaluatie- en testworkflows
- SDK's en API-integraties

Guardian
Veiligheids- en governanceplatform voor autonome AI‑agents en intelligente systemen.

Guardian is een beveiligingsgericht platform dat is ontworpen om organisaties te beschermen die autonome AI-agents en intelligente systemen implementeren. Het biedt monitoring, afdwinging van beleid en risicobeheersing gericht op het voorkomen van misbruik, datalekken en onbedoeld agentgedrag. Het tool is gericht op bedrijven en ontwikkelaars die agentische workflows bouwen en die behoefte hebben aan zichtbaarheid op wat hun AI-systemen doen en aan beschermingsmechanismen om ze in lijn te houden met zakelijke en compliance-eisen. Guardian zit tussen AI-modellen, tools en eindgebruikers om real-time controles en audit trails toe te passen. Door gedragsanalyse te combineren met configureerbare beleidsregels, helpt Guardian teams bij het opschalen van AI-adoptie terwijl de blootstelling aan operationele en beveiligingsrisico's wordt verminderd.
- Monitoring van agentgedrag
- Configureerbare veiligheidsbeleid
- Bedreigingsdetectie voor AI‑workflows
- Auditlogging en rapportage
- Randvoorwaarden voor autonome acties
- Integratie met AI‑agentframeworks


Maxim AI is een ontwikkelaarplatform gebouwd om teams te helpen bij het leveren van betrouwbare AI-agents en LLM-toepassingen. Het brengt prompt engineering, evaluatie, observabiliteit en datasetbeheer samen, zodat teams snel kunnen itereren terwijl ze de kwaliteit meetbaar houden. Het platform ondersteunt zowel geautomatiseerde als handmatige evaluaties over meerdere modellen en prompts, waardoor ingenieurs outputs kunnen vergelijken, regressies kunnen detecteren en fouten in productie kunnen traceren. Het is ontworpen voor cross-functionele samenwerking, met workflows die zowel technische als niet-technische belanghebbenden in staat stellen om bij te dragen aan het testen en beoordelen. Maxim wordt meestal gebruikt door teams die chatbots, copilots, spraakagenten en meerstappige agentic-workflows bouwen die consistente prestaties nodig hebben bij wisselende prompts, modellen en gebruikersinvoer.
- Prompt playground en versiebeheer
- Geautomatiseerde agent- en LLM-evaluaties
- Observabiliteit en tracing in productie
- Datasetcuratie en -beheer
- Human review- en annotatie-workflows
- Ondersteuning voor meerdere modellen en providers

Weave
Een no-code AI-werkstroombouwer waarmee bedrijven operaties kunnen automatiseren door meerdere grote taalmodellen (LLM's) te integreren en prompts naadloos te verbinden

W&B Weave is een observabiliteits- en evaluatieplatform dat helpt bij het traceren en verbeteren van toepassingen op basis van grote taalmodellen (LLM). Weave biedt tools om sessies te traceren, statistieken te verzamelen en applicatieresponsen te evalueren met behulp van LLM-jury's en aangepaste scorers. Belangrijke functies zijn onder meer het traceren van sessies, LLM-oproepen en tool-oproepen, evenals handmatige instrumentatie van aangepaste agents. Het platform ondersteunt integraties met populaire SDK's en harnassen, evenals aangepaste agentobservabiliteit. Weave biedt Python- en TypeScript-bibliotheken voor het installeren en gebruiken van het platform. Het wordt gehost op Weights & Biases (W&B), waarvoor een W&B-account en API-sleutel vereist zijn voor authenticatie. Gebruikers kunnen oproepen naar LLMs traceren, invoer- en uitvoerwaarden beoordelen en agentstatistieken bekijken in de Weave UI. Hoewel Weave de automatisering en evaluatie van LLM-toepassingen vergemakkelijkt, is het geen no-code AI-workflowbuilder zoals de naam zou suggereren.
- Agent-tracing en metrische verzameling
- Aangepaste agent-observabiliteit
- LLM-tracing en -evaluatie
- OpenTelemetry-spanondersteuning
- Weights & Biases (W&B)-integraties
- Python- en TypeScript-bibliotheken

llm scout
Monitor hoe uw merk verschijnt op ChatGPT, Claude, Perplexity en Google AI Overviews.

LLM Scout is een tool voor merkbewaking die is gebouwd voor het tijdperk van generatieve zoekfuncties. Het houdt bij hoe uw bedrijf, producten en concurrenten worden genoemd in de belangrijkste AI-assistenten en antwoord-engines, waardoor marketing- en SEO-teams zicht krijgen op een kanaal dat traditionele analysetools missen. Het platform voert terugkerende prompts uit tegen systemen zoals ChatGPT, Claude, Perplexity en Google's AI Overviews, en rapporteert vervolgens over marktaandeel, sentiment, bronnen van citaten en veranderingen in de tijd. Teams kunnen deze inzichten gebruiken om contentstrategie te verfijnen, lacunes te identificeren waar concurrenten worden aanbevolen in plaats daarvan, en de impact meten van optimalisatiespogingen gericht op grote taalmodellen.
- Volgen van merk- en concurrentenvermeldingen
- Bewaking op ChatGPT, Claude, Perplexity en AI Overviews
- Analyse van sentiment en aandeel stem
- Zichtbaarheid van citaat- en bronnen
- Volgen van aangepaste prompts
- Historische trendrapportage


FoundryAI is een ontwikkelplatform gericht op het creëren van AI-agents die echte bedrijfsprocessen afhandelen. Het combineert tools voor agentontwerp, -testen en continue verbetering, zodat teams van prototype naar productie kunnen gaan zonder afzonderlijke systemen aan elkaar te hoeven koppelen. Het platform legt de nadruk op evaluatie en biedt bouwers manieren om de prestaties van de agent te meten tegen gedefinieerde taken en het gedrag in de loop der tijd te verfijnen. Dit maakt het geschikt voor organisaties die klantensupport, interne bedrijfsprocessen of repetitief kenniswerk automatiseren, waarbij betrouwbaarheid belangrijk is. FoundryAI richt zich op technische teams die meer controle nodig hebben dan no-code bouwers bieden, maar een snellere iteratie willen dan het geval is bij het volledig vanaf nul bouwen van agents.
- Omgeving voor het bouwen van agenten
- Evaluatie- en testtools
- Prestatiebewaking
- Ondersteuning voor workflowautomatisering
- Iteratieve verbeteringslussen
- Integratie met bedrijfsystemen
Helicone AI
All-in-one observability platform om productie-LLM-apps te monitoren, debuggen en verbeteren.
Helicone AI is een observability platform gericht op ontwikkelaars, speciaal gebouwd voor applicaties die worden aangedreven door large language models. Het registreert verzoeken, antwoorden, kosten en latency bij verschillende providers, waardoor engineeringteams een uniforme weergave krijgen van hoe hun LLM-functies zich in productie gedragen. Naast logging biedt Helicone tools voor het debuggen van prompts, het traceren van meerstaps agent-workflows, het uitvoeren van evaluaties en het volgen van gebruikersniveau gebruik. Teams kunnen regressies identificeren, uitgaven beheersen en prompts itereren op basis van data in plaats van gissingen. Het integreert met populaire modelproviders en frameworks via een lichte proxy of async logging, waardoor het eenvoudig is om het toe te voegen aan bestaande stacks zonder grote codewijzigingen.
- Verzoek- en antwoordlogging
- Kosten- en tokengebruik tracking
- Promptbeheer en versiebeheer
- Agent- en sessietracing
- Aangepaste evaluaties en dashboards
- Gebruikers- en rate-limiting analytics

Fiddler AI
AI-observabiliteit en beveiligingsplatform voor het monitoren, verklaren en beheren van ML‑ en LLM‑toepassingen.

Fiddler AI is een platform voor bedrijven dat teams helpt bij het monitoren, analyseren en beveiligen van machine learning-modellen en generatieve AI-toepassingen in productie. Het biedt inzicht in modelprestaties, datadrift, bias en kwaliteitsproblemen, terwijl het ook bescherming biedt tegen risico's die specifiek zijn voor LLM's, zoals hallucinaties, promptinjection en onveilige uitvoer. Ontworpen voor ML-ingenieurs, datawetenschappers en risico- en complianceteams, combineert Fiddler uitlegbaarheid, realtime bewaking en waarborgen in één workflow. Het integreert met algemene ML-pipelines en cloud-omgevingen, waardoor organisaties verantwoorde AI-praktijken op grote schaal kunnen operationaliseren.
- Monitoring van modelprestaties en drift
- Detectie van LLM‑hallucinaties en veiligheid
- Bescherming tegen promptinjectie en jailbreak
- Explainable AI en oorzaak‑analyse
- Bias‑ en eerlijkheidsbeoordelingen
- Dashboards en waarschuwingen voor productie‑AI

Edwin AI
AI-agent voor IT-operations die incidentdetectie, triage en resolutie versnelt.

Edwin AI is een AI-agent voor IT-operations ontworpen om incidentdetectie, triage en resolutie te versnellen. Het biedt een gecentraliseerd platform voor IT-teams om incidenten te onderzoeken, hun impact te begrijpen, oplossingen te vinden of te genereren, en deze toe te passen op bestaande tools zonder tussen systemen te hoeven schakelen. Edwin AI corrigeert alerts, identificeert root causes, en initieert automatisch remedie, vanaf de eerste alert tot verifieerde resolutie. Het gebruikt historische patronen en observability data om storingen te voorspellen en te voorkomen. Het instrument integreert met meer dan 3.000 tools op het gebied van observability, APM, security en CMDB, waardoor real-time, actie‑gerichte inzichten mogelijk zijn en silos verdwijnen. Een Forrester studie ontdekte dat Edwin AI een ROI van 313% leverde voor een samengesteld bedrijf, met een terugverdientijd van 6 maanden of minder.
- Alertcorrelatie en ruisreductie
- AI‑gedreven root‑cause suggesties
- Samenvattingen van incidenten in natuurlijke taal
- Integraties met ITSM en observability platforms
- Geautomatiseerde triage‑workflow
- Kennisverrijking uit eerdere incidenten
Confident AI
LLM-evaluatieplatform gebouwd op DeepEval voor het testen, monitoren en verbeteren van AI-toepassingen.

Confident AI is een evaluatie- en observeerplatform voor teams die toepassingen op basis van grote taalmodellen (LLM) bouwen. Ondersteund door het open-source DeepEval-framework, biedt het een geïntegreerde werkruimte om benchmarks, regressietests en kwaliteitscontroles uit te voeren over prompts, modellen en retrieval pipelines. Het platform helpt ingenieurs hallucinaties, promptregressies en retrieval-fouten op te vangen vóór het uitbrengen, en biedt daarnaast productie‑monitoring om echte gebruikersinteracties te volgen. Teams kunnen datasets centraliseren, testresultaten delen en prompts itereren met meetbare feedback in plaats van gokwerk. Het is bedoeld voor ontwikkelaars, ML‑engineers en QA‑teams die een gestructureerde, meetgerichte aanpak voor LLM‑kwaliteitsborging zoeken in plaats van ad-hoc handmatige reviews.
- DeepEval-ondersteunde evaluatiemetrieken
- Regressietesten voor prompts en modellen
- RAG- en retrieval-evaluatie
- Productie‑tracering en monitoring
- Dataset‑ en testcasebeheer
- Team samenwerking over evaluatieresultaten
Alle 20 Observability-tools bekijken
De volledige, doorzoekbare directory — gerangschikt op echte gebruikersreviews.
