Was ist Azure AI Foundry Observability?
Azure AI Foundry Observability ist die Monitoring- und Logging-Komponente der AI Foundry Plattform. Der Service erfasst alle Interaktionen mit KI-Modellen: Prompts, Responses, Token-Verbrauch, Latenz und Fehler. Diese Daten ermöglichen Performance-Analyse, Qualitätsüberwachung und Kostenoptimierung von LLM-Anwendungen in Produktion.
Die Observability-Features integrieren sich nahtlos mit Azure Monitor und Application Insights. Dashboards zeigen Echtzeit-Metriken, Alerts benachrichtigen bei Anomalien, und Log Analytics ermöglicht tiefgehende Analysen. Für Qualitätssicherung können GPT-basierte Evaluatoren automatisch Groundedness, Relevance und Coherence von Responses bewerten.
Kernfunktionen
- End-to-End-Tracing von Prompt bis Response
- Token-Tracking für Kostenanalyse pro Use Case
- Latenz-Monitoring mit Percentil-Metriken
- Integration mit Azure Monitor und Application Insights
- GPT-basierte Qualitätsmetriken in Produktion
Typische Anwendungsfälle
Engineering-Teams monitoren LLM-Anwendungen in Produktion. Sie tracken Latenz-Spikes, identifizieren langsame Prompts und optimieren die Token-Nutzung. Alerts warnen bei ungewöhnlichen Fehlerraten oder Latenz-Anstiegen.
FinOps-Teams analysieren Token-Kosten pro Feature, Kunde oder Anwendungsbereich. Reports zeigen Trends, identifizieren kostenintensive Use Cases und validieren ROI von KI-Investitionen.
ML-Teams überwachen die Qualität von KI-Outputs über Zeit. Automatisierte Evaluationen erkennen Drift in der Antwortqualität, z.B. wenn Groundedness-Scores sinken und das Modell beginnt zu halluzinieren.
Vorteile
- Volle Transparenz über KI-Anwendungen in Produktion
- Frühzeitige Erkennung von Performance- und Qualitätsproblemen
- Datenbasierte Optimierung von Prompts und Modellauswahl
- Compliance-Logging für regulierte Branchen
Integration mit innFactory
Als Microsoft Solutions Partner unterstützt innFactory Sie bei Azure AI Foundry Observability: Monitoring-Setup, Dashboard-Design, Alert-Konfiguration und Qualitätsmanagement.
Typische Anwendungsfälle
Häufig gestellte Fragen
Was wird geloggt?
Prompts, Responses, Token-Counts, Latenz, Modellversion und Custom Metadata. Sensitive Daten können vor dem Logging maskiert werden.
Wie integriere ich Observability in meine Anwendung?
Über das Azure AI SDK werden Traces automatisch erfasst. Für Custom Instrumentation nutzen Sie OpenTelemetry-kompatible APIs.
Kann ich Alerts für Qualitätsprobleme setzen?
Ja, definieren Sie Alerts für Latenz-Schwellwerte, Fehlerraten oder GPT-basierte Qualitätsmetriken wie niedrige Groundedness-Scores.
Wie hoch ist der Overhead?
Minimal. Logging erfolgt asynchron und beeinflusst die Antwortzeit nicht. Storage-Kosten hängen von Retention und Datenmenge ab.
