08Telemetry for systems and AI

เห็นคุณภาพ ต้นทุน และเหตุขัดข้องของ AI จาก Telemetry เดียวกัน

รวม Logs, Metrics, Traces, User experience และ LLM telemetry เพื่อให้ทีมเชื่อมอาการกับสาเหตุ ประเมิน AI workflow และตอบสนองต่อปัญหาของระบบได้เร็วขึ้น

Technology ecosystem

Business benefits

ผลลัพธ์ที่ออกแบบ
ให้เกิดขึ้นกับธุรกิจ

เราเริ่มจากผลลัพธ์และข้อจำกัดขององค์กร แล้วจึงเลือก Architecture, Product และลำดับการเปลี่ยนผ่านที่เหมาะสม

เชื่อม Logs, Metrics, Traces, Browser และ AI signal เพื่อลดเวลาสลับ Tool และค้นหาความสัมพันธ์ข้ามระบบ

ติดตาม Model, Token, Cost, Latency, Error และคุณภาพของคำตอบหรือ Agent task ตาม Use case จริง

เชื่อม User journey, Application trace, Infrastructure metric และ Log เพื่อหาเหตุของปัญหาจาก Context ครบวงจร

ออกแบบ Pipeline, Sampling, Retention, Index และ Alert ให้เหมาะกับปริมาณ Telemetry และข้อกำหนดขององค์กร

How it works

กำหนด Signal, Attribute และ Context propagation สำหรับ Application, Infrastructure, LLM และ Agent workflow

เชื่อม Trace ID, User, Session, Model, Prompt version และ Deployment เพื่อค้นข้อมูลข้าม Signal ได้

สร้าง Dashboard, SLO, Alert และ Evaluation สำหรับ Reliability, Experience, Quality, Cost และ Security

ส่ง Event ไปยัง Incident หรือ Automation workflow พร้อมเก็บหลักฐานก่อนและหลังการแก้ไข

Solution components

แต่ละองค์ประกอบถูกออกแบบให้ทำงานร่วมกันและสามารถนำไปปรับใช้เป็น Phase ตามความพร้อมขององค์กร

Logs, Metrics และ Traces พร้อม SQL, PromQL และ OpenTelemetry ingestion

ติดตาม Model, Token, Cost, Latency และ Agent workflow ในระดับ Trace

เชื่อมประสบการณ์ผู้ใช้กับ Frontend error และ Backend telemetry

วิเคราะห์ Enrich Route และแจ้งเตือนจาก Telemetry ตาม SLO ของบริการ

Start with your environment

เริ่มจาก Workshop เพื่อประเมินระบบเดิม เป้าหมาย ความเสี่ยง และลำดับการลงทุนที่เหมาะสม