Beobachtbarkeit: Was es ist und wie es funktioniert

Da künstliche Intelligenz (KI) zu einem Eckpfeiler der digitalen Transformation in allen Branchen wird, ist es von entscheidender Bedeutung, ihre Zuverlässigkeit, Transparenz und Leistungsfähigkeit sicherzustellen. Beobachtbarkeit ein aufstrebendes Fachgebiet, das Erkenntnis die internen Abläufe von KI-Systemen ermöglichen soll.

Es ermöglicht Unternehmen, KI-Modelle und -Infrastrukturen in Echtzeit zu überwachen, zu debuggen und zu verbessern, ähnlich wie herkömmliche Beobachtbarkeit verwalten Beobachtbarkeit . Dieser Artikel befasst sich mit der Frage, was Beobachtbarkeit , warum sie wichtig ist, welche Kernkomponenten sie umfasst und wie Unternehmen sie effektiv implementieren können.

Definition von Beobachtbarkeit

AI Beobachtbarkeit auf die Fähigkeit, das Verhalten von KI-Systemen über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg zu überwachen, zu verstehen und zu erklären – vom Dateneingang Training Deployment Echtzeit-Inferenz. Es geht über einfaches Logging oder Monitoring hinaus, indem es einen ganzheitlichen Einblick in die Interaktion von Daten, Modellen und Infrastruktur bietet.

Die Rolle der Beobachtbarkeit modernen Systemen

In der traditionellen Softwareentwicklung Beobachtbarkeit auf Metriken, Protokolle und Traces, um den Zustand der Anwendung sicherzustellen. Beobachtbarkeit auf dieser Grundlage Beobachtbarkeit , befasst sich jedoch mit KI-spezifischen Elementen wie Modelldrift, Datenschieflage und Fairness.

Seine Rolle ist vielfältig:

• Transparenz: Black-Box-Modelle verständlicher machen.
• Verantwortlichkeit: Sicherstellen, dass Modelle ethisch und innerhalb der gesetzlichen Grenzen funktionieren.
• Optimierung: Verbesserung der Systemleistung und Reduzierung der Ressourcenverschwendung.

Da KI mittlerweile eingebettet geschäftskritische Arbeitsabläufe eingebettet (beispielsweise nutzen Unternehmen KI zunehmend für Kreditgenehmigungen, medizinische Diagnosen und Betrugserkennung), Beobachtbarkeit nur vorteilhaft, sondern unverzichtbar.

Die Rolle BeobachtbarkeitKI- Beobachtbarkeit

Schauen wir uns die Rolle der Beobachtbarkeit einem größeren Unternehmen genauer an. Im Folgenden werden einige einfache Vorteile eines konsistenten Beobachtbarkeit erläutert.

Verbesserung der Systemzuverlässigkeit

KI-Systeme sind bekanntermaßen komplex und reagieren empfindlich auf sich ändernde Eingaben, Umgebungen und Nutzer . Beobachtbarkeit die Zuverlässigkeit durch die kontinuierliche Verfolgung wichtiger Indikatoren wie:

• Modellgenauigkeit und Latenz.
• Trends bei Eingabe-/Ausgabedaten.
• Verfügbarkeit der Infrastruktur.

Dadurch wird sichergestellt, dass das KI-System auch unter dynamischen Bedingungen konsistent funktioniert.

Erleichterung der proaktiven Problemlösung

Anstatt auf Fehler zu reagieren, nachdem sie aufgetreten sind, Beobachtbarkeit den Teams, Probleme zu antizipieren. Beispielsweise kann ein Anstieg der Vorhersagelatenz oder ein Rückgang der Konfidenzwerte auf einen bevorstehenden Fehler hinweisen. Beobachtbarkeit können Warnmeldungen auslösen, Ursachen identifizieren und sogar Lösungen vorschlagen, bevor Kunden oder Endbenutzer davon betroffen sind.

Wichtige Komponenten der Beobachtbarkeit

AI Beobachtbarkeit aus mehreren Komponenten. Zunächst werden wir den Zyklus der AI Beobachtbarkeit erläutern Beobachtbarkeit anschließend einige Möglichkeiten aufzeigen, wie ein geeignetes Beobachtbarkeit Unternehmen dabei helfen kann, eine hohe Datenqualität zu verbessern und aufrechtzuerhalten.

Der Beobachtbarkeit : Von Beobachtungen bis Deployment

AI Beobachtbarkeit ein kontinuierlicher, iterativer Prozess, der sicherstellt, dass Modelle genau, fair und auf die Geschäftsziele abgestimmt bleiben. Dieser Prozess folgt in der Regel einem Zyklus, der aus Beobachtungen, Korrekturen, Training, Validierung und Deployment besteht:

1. Beobachtungen
   Beobachtbarkeit mit der Erfassung Real-Time-Insights das Modellverhalten in der Produktion. Dazu gehören die Verfolgung von Leistungskennzahlen, die Analyse von Eingabeverteilungen und die Erkennung von Anomalien oder Fehlermustern. Diese Beobachtungen liefern die entscheidenden Daten, die erforderlich sind, um zu verstehen, wie ein Modell in der Praxis funktioniert.
2. Korrekturen
   Sobald Probleme festgestellt werden, können Teams gezielte Korrekturen vornehmen. Dazu kann es gehören, problematische Stichproben zu kennzeichnen, Entscheidungsschwellen anzupassen oder Vorverarbeitungs-Pipelines zu aktualisieren. Korrekturen sind nicht immer unmittelbare Modelländerungen, sondern vielmehr strukturierte Eingaben in den Verbesserungsprozess.
3. Training
   Korrigierte Erkenntnisse fließen in den nächsten Training ein. Neue oder aktualisierte Daten, einschließlich Randfälle und zuvor falsch klassifizierte Beispiele, werden zum erneuten Trainieren des Modells verwendet. Dieser Schritt stellt sicher, dass das Modell aus seinen Fehlern lernt und sich an neue Muster oder Verteilungen anpasst.
4. Validierung
   Vor Deployment müssen neu trainierte Modelle rigoros validiert werden. Dazu gehören nicht nur Standardmetriken, sondern auch Robustheitsprüfungen, Fairness-Audits und Leistungsbewertungen unter verschiedenen Bedingungen. Die Validierung stellt sicher, dass Änderungen das Modell verbessern, ohne neue Risiken einzuführen.
5. Deployment
   Nach der Validierung wird das verbesserte Modell in der Produktion eingesetzt. Damit ist der Zyklus jedoch noch nicht abgeschlossen. Stattdessen beginnen Beobachtbarkeit sofort mit der Erfassung neuer Daten und Metriken und starten den Kreislauf erneut mit dem Schritt „Beobachtungen“. Dieser kontinuierliche Zyklus Deployment sorgt für eine nachhaltige Modellleistung und Zuverlässigkeit über einen längeren Zeitraum.

In Beobachtbarkeit verwendete Metriken

Über Standardmetriken wie Genauigkeit oder Präzision hinaus Beobachtbarkeit AI Beobachtbarkeit noch einen Schritt weiter. Es umfasst Faktoren wie:

• Drift-Erkennung (z. B. Konzept- und Daten-Drift).
• Fairness- und Voreingenommenheitsprüfungen.
• Konfidenzintervallanalyse.

Diese Erkenntnisse ermöglichen eine kontinuierliche Bewertung und Nachschulung von Modellen und tragen dazu bei, eine Verschlechterung im Laufe der Zeit zu verhindern.

Systemressourcenverwaltung

KI-Systeme erfordern erhebliche Rechenressourcen. Beobachtbarkeit umfasst Beobachtbarkeit die Überprüfung und Verwaltung der Ressourcennutzung, darunter:

• CPU .
• Speicherengpässe.
• Durchsatz pro Knoten oder Container.

Die Überwachung der Systemressourcen stellt sicher, dass KI-Workloads optimiert und kosteneffizient sind.

Herausforderungen bei der Implementierung von Beobachtbarkeit

Die Umsetzung eines systematischen Beobachtbarkeit bringt trotz zahlreicher Vorteile auch einige Herausforderungen mit sich. Im Folgenden haben wir einige der häufigsten Probleme aufgelistet, mit denen Unternehmen bei der Einführung eines robusten Beobachtbarkeit konfrontiert sein könnten.

Überwindung der Datenkomplexität

KI-Modelle basieren auf vielfältigen und hochdimensionalen Daten. Die Beobachtung von Datenpipelines, die Echtzeit-Streams, Batch-Verarbeitung und Quellen von Drittanbietern umfassen, ist eine komplexe Aufgabe. Unternehmen müssen Beobachtbarkeit entwickeln, die Folgendes bewältigen können:

• Unstrukturierte Daten (z. B. Bilder, Text).
• Multimodale Eingaben.
• Umfangreiche Funktionssätze.

Um dieses Problem zu lösen, sind skalierbar und robuste Validierungsmechanismen erforderlich.

Scalability Flexibilität gewährleisten

Da Unternehmen KI in immer mehr Geschäftsbereichen und Anwendungsfällen einsetzen, müssen Beobachtbarkeit entsprechend skaliert werden. Dazu gehören:

• Unterstützung von Cloud, hybriden und lokalen Umgebungen.
• Integration mit mehreren KI-Frameworks (z. B. TensorFlow, PyTorch).
• Umgang mit Datenpipelines mit hohem Durchsatz.

Scalability auch mit Flexibilität einhergehen, um Experimente und Modellaktualisierungen zu unterstützen, ohne Beobachtbarkeit zu beeinträchtigen.

Erste Schritte mit Beobachtbarkeit

Hier sind die sechs Schritte, die bei der erstmaligen Implementierung eines Beobachtbarkeit in einem Unternehmen zu beachten sind.

1. Ziele definieren: Verstehen Sie, was die Organisation beobachten möchte. Dazu können Datenabweichungen, Modellverzerrungen, Ressourcennutzung usw. gehören.
2. Überprüfen Sie den aktuellen KI-Stack: Identifizieren Sie Lücken in der Transparenz von Daten, Modellen und Infrastruktur.
3. Beobachtbarkeit auswählen: Wählen Sie Lösungen, die zu den ausgewählten Anwendungsfällen passen und sich gut in bestehende Datenpipelines integrieren lassen.
4. Beginnen Sie mit Pilotprojekten: Überwachen Sie ein einzelnes KI-System, sammeln Sie Feedback und wiederholen Sie den Vorgang bei weiteren Projekten. So können Probleme im Prozess erkannt werden, bevor sie sich in größerem Umfang auswirken.
5. Automatisieren und skalieren: Sobald dies erfolgreich ist, wenden Sie Beobachtbarkeit auch auf andere Modelle und Systeme an.
6. Erstellen Sie ein Governance Framework: Weisen Sie Rollen, Verantwortlichkeiten und SLAs für die Aufrechterhaltung Beobachtbarkeit zu.

Zu berücksichtigende Werkzeuge und Technologien

Hier sind die wichtigsten Tools für Beobachtbarkeit nach Funktionalität:

• Modellüberwachung: Arize AI, Fiddler, Superwise, WhyLabs.
• Pipeline Orchestrierung: Airflow, Kubeflow, Prefect.
• Versionsverwaltung und Experimentverfolgung: MLflow, DVC, Weights & Biases.
• Datenvalidierung: Große Erwartungen, offensichtlich KI.
• Infrastrukturüberwachung: Prometheus, Grafana, Datadog.

Die Wahl der richtigen Kombination stellt sicher, dass alle Ebenen des KI-Stacks (Daten, Modell und Infrastruktur) kontinuierlich beobachtbar sind.

Actian: An der Spitze Beobachtbarkeit im Bereich Beobachtbarkeit

Actian ist ein führender Anbieter im Bereich hybride Data Analytics gestaltet aktiv die Zukunft der Beobachtbarkeit.

So unterstützt die Actian Data Intelligence Platform Beobachtbarkeit:

• Echtzeit-Datenüberwachung: Stellt sicher, dass KI-Systeme durch integrierte Validierung und Bereinigung aktuelle, zuverlässige Daten erhalten.
• Integriertes Modell Beobachtbarkeit: Nahtlose Verbindung von Modellergebnissen mit operativen Dashboards und Warnmeldungen.
• Systemübergreifende Integration: Verbindet KI-Workloads über Cloud lokale Umgebungen hinweg und bietet Transparenz über die gesamte Migration.
• Skalierbare Datenarchitektur: Unterstützt groß angelegte KI-Implementierungen ohne Einbußen bei Leistung oder Kontrolle.

Mit Actian erhalten Unternehmen die Infrastruktur und die Tools, die sie benötigen, um KI-Pipelines zu überwachen, proaktiv auf Probleme zu reagieren und sicherzustellen, dass Modelle konsistente, vertrauenswürdige Ergebnisse liefern.

Über Actian Germany GmbH

Actian versetzt Unternehmen in die Lage, Daten in großem Umfang sicher verwalten und zu steuern, komplexe Datenumgebungen zu rationalisieren und die Bereitstellung von KI-fähigen Daten zu beschleunigen. Der Data-Intelligence-Ansatz von Actian kombiniert Daten-Discovery, Metadaten und föderierte Governance, um eine intelligentere Datennutzung zu ermöglichen und die Compliance zu verbessern. Mit intuitivenFähigkeiten können geschäftliche und technische Anwender Datenbestände in Cloud, Hybrid- und On-Premises finden, verstehen und ihnen vertrauen. Actian liefert flexible Datenmanagement an 42 Millionen Nutzer in Fortune-100-Unternehmen und anderen Unternehmen weltweit und erreicht dabei eine Kundenzufriedenheit von 95%.