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十大最佳人工智能可观测性工具（2026年10月）
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人工智能可观测性市场正在经历爆炸式增长，预计将达到 $十亿10.7 2033通过 复合年增长率为 22.5%。随着人工智能的普及—— 78% 的组织目前至少在一项业务功能中使用人工智能，高于两年前的 55%——有效的监控已经成为确保可靠性、透明度和合规性的关键任务。
大规模部署 AI 的组织面临着独特的挑战，包括数据漂移、概念漂移以及传统监控工具无法处理的突发行为。现代 AI 可观测性平台将跟踪模型性能的能力与诸如偏差检测、可解释性指标以及基于真实数据的持续验证等专业功能相结合。
本综合指南探讨了当今最强大的 AI 可观察性平台，提供了有关功能、定价、优缺点和最新发展的详细信息，以帮助您根据组织的特定需求做出明智的决策。
最佳 AI 可观察性工具比较表
| 人工智能工具 | 最适合 | 价格筛选 | 产品特性 |
|---|---|---|---|
| 阿里泽 | 全面的人工智能生命周期监控 | $ 50 /月 | 端到端 AI 可视性、OpenTelemetry 支持、LLM 跟踪 |
| 提琴手人工智能 | 可解释性和 LLM 安全性 | 定制价格 | AI 可解释性、信任服务、符合 SOC 2/HIPAA 标准 |
| 超明智 | ML 模型漂移检测 | 免费+基于使用量 | 100 多个指标、警报关联、行业解决方案 |
| Datadog | 基础设施+AI统一视图 | $15/主机/月 | 全栈可视性、LLM 跟踪、快速聚类 |
| dynaTrace可 | 企业自动化 | $ 69 /月 | Davis AI 引擎、自动 RCA、拓扑映射 |
| New Relic的 | 以业务为中心的见解 | 每位用户$ 49 | 人工智能驱动的洞察、业务可观察性、50 多种功能 |
| 为什么实验室 | 隐私和开源需求 | 免费 | 隐私优先架构，实时护栏 |
| 格拉法纳 | 可视化和仪表板 | $ 49 /月 | GPU 监控、自定义仪表板、灵活部署 |
| IBM Instana | 复杂的企业环境 | $ 200 /月 | 自动发现，GenAI 运行时传感器，1 秒粒度 |
| 中间件 | 经济高效的全栈 | 免费+按需付费 | 统一时间线，GPT-4 集成，节省 60-75% 的成本 |
*价格以美元计算
1. 阿里泽
Arize AI 成立于 2020 年，已获得 131 亿美元融资，其中包括最近获得的 70 万美元 2025年XNUMX月C轮融资该公司服务于优步、DoorDash 和美国海军等知名客户。他们的平台通过 OpenTelemetry 仪器提供端到端 AI 可视性，并通过以下方式提供持续评估能力： 法学硕士作为法官的功能.
Arize 的优势在于其专为 AI 打造的设计，而非改编自传统的监控工具。该平台包含 Arize AI Copilot，用于故障排除协助，并支持从传统机器学习到 LLM 等一系列 AI 应用，以及 AI代理商。他们的性能跟踪方法使团队能够快速查明模型故障，同时其强大的合作伙伴生态系统可以与主要云平台无缝集成。
利与弊
- 全面覆盖整个人工智能应用生命周期
- 基于开放标准，具有开源选项
- 专为人工智能打造，而非改编自传统工具
- 拥有主要云平台的强大合作伙伴生态系统
- 对于较小的组织来说，企业定价可能昂贵
- MLOps 新手的学习曲线
- 某些用例的 API 文档有限
定价（美元）
• AX Pro： 50 个用户、3 个模型/应用程序、2 个跨度，每月 10,000 美元
• AX 企业： 满足高级需求的定制定价
• 自由： 开源 Phoenix 选项可用
2. 提琴手人工智能
Fiddler AI 已融资 68.6 万美元，其中包括 18.6万美元B轮Prime融资 将于2024年XNUMX月上市。该公司将自己定位为AI可观测性和AI安全领域的先驱。他们的平台提供模型性能和数据漂移的实时监控，以及业界领先的模型预测和行为可解释性工具。
Fiddler 的突出特点是其全面的公平性和偏见评估框架，以及用于评分和监控 LLM 申请的 Fiddler Trust Service。该平台提供先进的 LLM 可观察性功能，并配备 Fiddler Guardrails 进行提示/响应审核。凭借包括 SOC 2 Type 2 和 HIPAA 合规性在内的企业级安全性，Fiddler 已成为对合规性要求严格的组织值得信赖的解决方案。
利与弊
- 业界领先的可解释性能力
- 企业级安全性和合规性
- 通过信任服务实现 LLM 可观察性
- 广泛的集成能力
- 对于人工智能监控新手来说，学习难度很高
- 复杂的定价结构
- 大量的计算资源需求
定价（美元）
- 精简版计划： 对于个体从业者
- 标准/商业计划： 对于与业务 KPI 保持一致的团队
- 高级/企业计划： 满足复杂的企业需求
3. 超明智
Superwise 擅长数据质量监控和流程验证，并能对各种数据类型进行全面的漂移检测。该平台 已获得认可 因其智能事件关联功能，显著降低了警报疲劳。该平台的偏差和公平性监控功能确保符合监管要求，同时提供细分市场层面的绩效洞察。其行业特定的人工智能解决方案展现了对特定行业挑战的深刻理解。
利与弊
- 使用 100 多个预建指标进行全面监控
- 智能事件关联可减少警报疲劳
- 与平台无关和与模型无关的设计
- 对于不太成熟的组织来说实施起来很复杂
- 企业焦点可能不适合较小的团队
- 有限的公开案例研究
- 最近的组织变化造成了一些不确定性
定价（美元）
- 社区版： 最多 3 个模型和 3 个用户免费
- 规模和企业计划： 基于使用量的定价
- 随着使用量的增长，自动应用批量折扣
4. Datadog
Datadog 是一个领先的云监控平台，其全面的 AI 可观测性解决方案已得到改进，旨在帮助团队监控、改进和保护 LLM 应用程序。他们的集成方法将 AI 监控与现有基础设施监控相结合，从而提供统一的系统性能视图。该平台提供 LLM 链的端到端跟踪，并具备先进的即时响应集群功能。
Datadog 的一大亮点是其与现有基础设施监控的无缝集成，使团队能够将 AI 性能与底层系统指标关联起来。该平台包含用于快速/响应分析的高级集群功能，并通过与敏感数据扫描器集成内置了安全功能。其全面的可视性方法确保团队能够在单个仪表板中监控从应用程序性能到 AI 模型行为的所有内容。
利与弊
- 整个堆栈的全面可视性
- 与现有基础设施无缝集成
- 用于提示/响应分析的高级聚类
- 内置安全功能
- 数据量大时可能成本高昂
- 比专用工具更复杂的设置
- 需要现有的 Datadog 基础设施才能发挥全部价值
- 用户界面可能会让新用户感到不知所措
定价（美元）
- 免费套餐： 功能有限，5 个主机，100GB 日志管理
- 专业计划： $15/主机/月
- 企业计划： $23/主机/月
5. dynaTrace可
Dynatrace 提供由其 Davis AI 引擎驱动的统一可观察性和安全性平台，该引擎融合了预测性、因果性和生成性 AI 功能，可提供精准的答案和智能自动化。其超模态 AI 方法通过将多种 AI 方法集成到一个可同时预测、解释和生成洞察的统一平台中，使其脱颖而出。
该平台的优势在于其通过 Davis CoPilot 实现自动化的根本原因分析，并提供自然语言解释。Davis AI 提供实时问题检测和解决方案，同时创建端到端拓扑图，帮助团队直观地了解复杂的系统依赖关系。该平台先进的预测功能可帮助企业规划容量，并在问题影响用户之前进行预防。
利与弊
- 经过多年开发的成熟AI引擎
- 精确的根本原因分析能力
- 集成安全性和可观察性
- 强大的预测能力
- 学习曲线比一些竞争对手更高
- 溢价定价可能会将较小的组织排除在外
- 大型实施的复杂部署
- 资源密集型平台
定价（美元）
- 全栈监控： 每月每台主机约 69 美元（每年）
- 基础设施监控： 每月每台主机约 21 美元（每年）
- 数字体验监控： 每位用户/访问定价
6. New Relic的
New Relic 已从传统的可靠性平台转型为全面的智能可观测性平台，助力业务增长和开发者速度提升。其 AI 引擎融合了复合型和代理型 AI 技术，能够提供涵盖整个堆栈的情境洞察。该平台凭借 Pathpoint Plus 等业务可观测性功能，将技术指标与业务成果紧密关联，从而脱颖而出。
New Relic 的独特之处在于他们关注的是业务价值，而非仅仅关注技术指标。其响应智能 (Response Intelligence) 功能将指标情境化，帮助团队了解技术问题对业务的影响。凭借 50 多种平台功能以及与开发者工具的广泛集成，New Relic 提供了从小型团队到大型企业组织的全栈解决方案。
利与弊
- 具有 50 多个平台功能的全栈可观察性
- 具有预测能力的人工智能驱动的洞察
- 以业务为中心的可观察性
- 与开发人员工具的广泛集成
- 功能丰富，给新用户带来复杂性
- 大数据量的性能问题
- 某些领域的定制有限
- 高级功能的学习曲线更高
定价（美元）
- 免费套餐： 100GB 数据，1 个全平台用户
- 标准层： 每位核心用户 49 美元，100GB 数据
- 专业级别： 349 美元/全平台用户
- 企业级： 定制价格
7. 为什么实验室
WhyLabs 提供 AI 可观察性和安全工具，这些工具于 2 年 2025 月根据 Apache XNUMX 许可证开源，允许组织在自己的基础架构上运行该平台。他们的方法强调隐私优先的架构，并为 GenAI 应用程序提供实时防护。该平台包含内置的即时注入和越狱检测功能，并带有可自定义的威胁检测规则。
WhyLabs 的开源特性使组织能够完全控制其监控基础设施，同时保持隐私合规性。其平台提供全面的安全功能，并具有低于 300 毫秒的低延迟威胁检测功能。然而，组织需要注意，虽然该平台是免费的，但它需要 Highcharts许可证 用于可视化。
利与弊
- 可作为开源软件使用
- 隐私优先，无数据离开环境
- 全面的安全功能
- 低延迟威胁检测（300毫秒以下）
- 需要 Highcharts 许可证才能进行可视化
- 某些部署场景的设置复杂
- 比企业替代方案更年轻的平台
定价（美元）
- 开源： 根据 Apache 2 许可证免费
- 之前的 SaaS 层级正在逐步淘汰
8. 格拉法纳
Grafana Labs 提供了一个用于数据可视化和分析的开源平台，其 AI 可观察性功能专为监控生成式 AI 应用程序、LLM、 矢量数据库和 图形处理器. 他们的平台集成了 OpenLIT SDK 提供全面的监控仪表板，擅长可视化复杂的 AI 指标。Grafana 的优势在于其卓越的可视化功能和灵活的部署选项。
该平台的可视化优先方法使团队能够一目了然地了解 AI 系统的性能。Grafana 支持 GPU 性能监控、令牌使用情况跟踪和成本监控，提供 AI 应用程序运行状况的全面视图。其模块化架构允许团队自定义仪表板，并针对特定的 AI 工作负载创建定制的监控解决方案。
利与弊
- 基于开源技术
- 轻松与现有部署集成
- 出色的可视化能力
- 灵活的部署选项
- 需要技术专业知识才能有效设置
- 相比替代方案，自动化修复程度较低
- 对于高级情况可能需要定制开发
- 仪表板创建学习曲线
定价（美元）
- 自由： 10k 个指标、50GB 日志、50GB 跟踪
- 专业版 每月 49 美元，包含 100GB 日志/跟踪、20k 指标
- 高级/企业： 定制价格（起价 299 美元/月）
9. IBM Instana
IBM Instana 为复杂的云环境提供自动化的实时可观察性，并利用 AI 驱动的功能帮助团队解决问题并优化应用程序性能。该平台提供跨混合环境的自动发现功能，并结合 1 秒粒度的实时监控。
该平台在复杂的企业环境中表现出色，在这些环境中，自动化发现和快速实现价值至关重要。其 GenAI Runtime 传感器能够全面监控 AI 工作负载，同时保持 IBM 对安全性和合规性的高标准。
利与弊
- 跨复杂环境的全面可视性
- 出色的自动发现
- 以最少的配置快速实现价值
- 强大的 IBM 生态系统支持
- 溢价定价可能会将较小的组织排除在外
- 高级功能的学习曲线更陡峭
- IBM 生态系统中最强大的
定价（美元）
- 可观察性要点： 每月每 MVS 约 20 美元
- 可观察性标准： 每月每 MVS 约 75 美元
- 企业版： 艺术装裱
10. 中间件
Middleware 提供了一个全栈云可观测性平台，将指标、日志、跟踪和事件统一到一条时间线中，并使用 AI 进行异常检测和错误解决。其创新的统一时间线方法可帮助团队更直观地了解导致问题的事件顺序。
Middleware 的经济高效方法，对于希望在不牺牲功能的情况下优化可观察性预算的组织而言，极具吸引力。其单命令安装简化了部署流程，而其 AI 驱动的分析功能则提供了堪比企业平台的高级洞察。
利与弊
- 所有可观测性数据的统一时间线视图
- 简单的安装和设置
- 与企业替代方案相比具有成本效益
- 先进的人工智能分析
- 较新的平台，市场占有率较低
- 文档不太详尽
- 知识共享的小型社区
- 有限的第三方集成
定价（美元）
- 永久免费计划： 功能有限但实用
- 现收现付： 基于使用量的定价
- 企业版： 定制价格
如何选择正确的AI可观察性工具
选择合适的 AI 可观察性解决方案需要评估几个关键因素：
1. 评估组织的 AI 成熟度
在评估工具之前，请了解贵组织当前的 AI 部署情况、关键风险、法规要求和技术能力。拥有多种生产模式的组织与刚刚开启 AI 之旅的组织有着不同的需求。
2. 明确需求
确定需要跟踪的具体指标，建立性能基准，确定警报优先级，并明确利益相关者的报告需求。考虑您正在监控的模型类型（传统机器学习、法学硕士、计算机视觉）及其具体的可观察性要求。
3.评估技术兼容性
审查您现有的技术堆栈并确定集成点。 97% 的 IT 决策者积极管理可观察性成本因此，选择能够与您的基础设施良好集成并优化费用的工具至关重要。
随着人工智能在各行各业的加速应用，对强大的可观测性的需求日益重要。本指南重点介绍的工具代表了人工智能监控技术的前沿，每种工具都提供了独特的方法来确保可靠性、性能和合规性。
常见问题解答（AI 可观察性工具）
1. 在 AI 可观察性工具中要寻找的关键功能是什么？
基本功能包括实时模型性能监控、漂移检测、可解释性功能、自动异常检测、与现有基础设施的集成以及人工智能安全护栏。
2. 异常检测在 AI 可观察性工具中如何工作？
AI 可观测性工具使用统计模型和机器学习算法来建立 AI 系统的基线行为。当指标与正常模式出现显著偏差时，这些工具会触发警报并提供调查背景。
3. 哪种 AI 可观察性工具能与现有系统提供最佳集成？
Datadog 凭借其广泛的生态系统以及将 AI 监控与现有基础设施可观测性无缝连接的能力，在集成能力方面处于领先地位。其统一的平台方法消除了数据孤岛。
4. 人工智能可观察性工具如何帮助减少模型偏差？
这些工具持续监测公平性指标、人口统计学差异和平等机会指标。它们实时标记潜在的偏见，并提供可视化工具来识别哪些数据部分会经历不同的结果。
5. 使用 Arize AI 等人工智能可观察性工具有哪些好处？
Arize AI 提供专用 AI 监控，具有全面的生命周期覆盖、开源灵活性和自动化故障排除功能。其先进的跟踪功能和云平台集成可加速开发团队的调试。
