Dynatrace 推出 AI 可观测性工具，帮助解决生成式 AI 问题
简单来说
Dynatrace 扩展了其分析和自动化平台，为法学硕士和生成人工智能应用程序提供可观察性和安全性。
云安全公司 Dynatrace 扩展了其分析和自动化平台，以提供全面的可观察性和安全性 大型语言模型 （法学硕士）和生成人工智能驱动的应用程序。该公司表示，该举措将使组织能够自信地拥抱生成式人工智能，解决性能、安全性、合规性和成本效益问题。
随着人们越来越感兴趣 人工智能的采用 以及与生成人工智能服务相关的挑战，该解决方案提供了对人工智能驱动的应用程序的见解，帮助组织优化其人工智能投资，同时确保可靠性和合规性。
“生成式人工智能是数字化转型的新前沿，”Dynatrace 首席技术官 Bernd Greifeneder 表示。 “这项技术使组织能够创建创新的解决方案，从而提高生产力、盈利能力和竞争力。在带来变革的同时，它对安全性、透明度、可靠性、体验和成本管理提出了新的挑战。”
“组织需要涵盖其生成式人工智能解决方案各个方面的人工智能可观察性，以克服这些挑战。 Dynatrace 正在扩展其可观察性和人工智能领导地位来满足这一需求，通过对人工智能驱动的生成应用程序的无与伦比的洞察力，帮助客户自信、安全地拥抱人工智能。”
Dynatrace AI Observability 涵盖端到端 AI 堆栈，包括基础设施、基础模型、语义缓存、向量数据库和编排框架。它支持 Microsoft Azure 等主要平台 OpenAI 服务、Amazon SageMaker 和 谷歌 人工智能平台。
它利用该平台的戴维斯人工智能和其他核心技术，为人工智能驱动的应用程序提供精确的见解。它有助于识别性能瓶颈，遵守隐私和安全法规，并通过监控代币的消耗来控制成本。
Dynatrace 提供经济高效的生成式 AI 解决方案
Gartner 预测，到 2028 年，人工智能的采用率将显着增长，超过 50% 的云计算资源将专门用于人工智能工作负载。这反映了组织对生成式人工智能越来越感兴趣，以提高效率、生产力、自动化和创新。
工程高级副总裁 Ryan Berry 表示：“生成式和预测性 AI 将为我们的 ML 和 LLM 服务的业务带来新的可能性，但为了成功实施这些服务，我们需要确保支持这些关键工作负载的服务可靠且性能良好。”和 OneStream 的架构。
“这就是我们依赖人工智能和可观测性领域领导者 Dynatrace 的原因。我们的团队使用 Dynatrace 来构建和优化生成式 AI 应用程序，这些应用程序性能良好，并且大规模管理和部署具有成本效益。”Berry 补充道。
尽管势头强劲，但组织仍担心与人工智能驱动的生成服务相关的成本，这些成本可能更加昂贵且难以预测。各国政府还制定了注重负责任和合乎道德的人工智能使用的法规。
组织需要全面的人工智能可观察性，以确保其生成式人工智能投资取得成功，并避免不可预测的行为、人工智能“幻觉”和不良用户体验的风险。
自发布之日起，所有 Dynatrace 客户均可使用 Dynatrace AI Observability。
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Kumar 是一位经验丰富的科技记者，专注于人工智能/机器学习、营销技术以及加密货币、区块链和人工智能等新兴领域的动态交叉领域。 NFTs。 Kumar 拥有超过 3 年的行业经验，在撰写引人入胜的叙述、进行富有洞察力的采访和提供全面的见解方面建立了良好的记录。 Kumar 的专长在于制作高影响力的内容，包括为著名行业平台制作文章、报告和研究出版物。 库马尔拥有结合技术知识和讲故事的独特技能，擅长以清晰且引人入胜的方式向不同的受众传达复杂的技术概念。
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