AI 原生云的可观测性能力如何帮助监控模型性能？

1. 三大支柱

• 指标（Metrics）：模型推理延迟、吞吐量、GPU 利用率等
• 日志（Logs）：训练日志、推理日志、错误日志
• 链路追踪（Traces）：跨服务调用链路、模型推理链路

2. AI原生可观测性

• 智能告警：基于机器学习的异常检测，自动识别性能退化
• 拓扑发现：自动构建服务依赖图，理解 AI 系统架构
• 根因分析：从告警到根因的自动推导，缩短平均恢复时间（MTTR）

3. Agent行为治理

针对 AI Agent 的非确定性特点，可观测性需要覆盖：

• Token 消耗率监控：追踪每次 API 调用的实际成本
• 概念漂移检测：实时监控模型输出质量变化
• 工具调用审计：记录Agent的每一步操作

4. 开放标准

采用 OpenTelemetry（OTel）、Prometheus、Grafana 等开源遥测标准，实现与现有监控体系的无缝集成。