10 beste AI-tools voor observeerbaarheid in 2026

Beoordelingen van hulpmiddelen voor AI-observeerbaarheid

1. 

   1

   Coralogix

   Het beste voor AI-governance met naleving van ISO/IEC 42001

   • Gratis demo + 14 dagen gratis proefperiode beschikbaar
   • Vanaf $0.42/GB

   Visit Website

   Customer Rating:4.8/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   Coralogix is een platform voor volledige systeemobservatie dat LLM-telemetrie, AI-evaluatie, beveiligingsmaatregelen, anomaliedetectie en governancebewaking combineert met traditionele APM-, loganalyse- en SIEM-mogelijkheden.

   Voor wie is Coralogix het meest geschikt?

   Coralogix is zeer geschikt voor IT- en DevOps-teams die AI-systemen naast traditionele infrastructuur moeten beheren, vooral in gereguleerde sectoren waar nalevingsnormen zoals ISO/IEC 42001 niet optioneel zijn.

   Waarom ik voor Coralogix koos

   Ik heb Coralogix opgenomen in mijn topkeuzes omdat het de eerste leverancier van systeemobservatie is die de ISO/IEC 42001:2023-certificering heeft behaald. Dat is van groot belang als je AI-systemen beheert in gereguleerde omgevingen waar governance niet optioneel is. De AI-ontdekkingsmodule scant actief codeopslagplaatsen om AI-agenten zichtbaar te maken die zonder goedkeuring van de centrale IT-afdeling zijn geïmplementeerd, zodat je een volledig, controleerbaar overzicht van de AI-voetafdruk van je organisatie krijgt. Voeg daar de AI-SPM-beoordeling van de beveiligingshouding en audittrails op sessieniveau aan toe, en je beschikt over een onderbouwd nalevingsdossier dat in je werkstroom is geïntegreerd.

   Belangrijkste functies van Coralogix

   • LLM-tracekit: Legt prompts, voltooide antwoorden, tokenaantallen, toolaanroepen, latentie en kosten vast bij aanbieders zoals OpenAI, Anthropic, AWS Bedrock en Google Gemini.
   • AI-evaluatie-engine: Wijst kwaliteits- en beveiligingsevaluatoren toe aan elke AI-agent en beoordeelt elk bericht in realtime.
   • Sessieverkenner: Volgt gebruikerssessies van begin tot eind, inclusief AI-antwoorden, toolaanroepen en evaluatorvlaggen voor foutopsporing en nalevingsaudits.
   • eBPF-automatische instrumentatie zonder code: Haakt aan op de Linux-kernel om LLM-telemetrie van verschillende providers vast te leggen zonder codewijzigingen, met minder dan 1% CPU-overhead per node.

   Integraties van Coralogix

   Coralogix integreert met AWS CloudFront, GitHub, Node.js, Okta, Prometheus, Zeek en UpGuard. Het biedt ook een API voor aangepaste telemetrie.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Detecteert anomalieën automatisch
   • AI Discovery brengt verborgen AI-implementaties in kaart
   • Gebruikt vertrouwde syntaxis (Lucene/KQL), waardoor migraties eenvoudiger worden

   Cons:

   • Geen native workflow voor menselijke feedback
   • Diagnostiek voor vectorretrievers is niet volledig gedocumenteerd
   Learn more about Coralogix:

   • Check out Coralogix on their website
2. 

   2

   New Relic

   Het beste voor native OTel-monitoring van AI en agents

   • Gratis abonnement + gratis demo beschikbaar
   • Prijs op aanvraag

   Visit Website

   Customer Rating:4.3/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   New Relic is een volledig AI-platform voor observatie dat LLM-telemetrie, gedistribueerde tracing, door AIOps aangestuurde anomaliedetectie en monitoring van workflows met meerdere agents combineert in je volledige applicatie- en infrastructuurlaag.

   Voor wie is New Relic het meest geschikt?

   New Relic is zeer geschikt voor DevOps- en SRE-teams die New Relic al gebruiken voor APM en dezelfde observatiestack willen uitbreiden naar LLM- en AI-workloads met meerdere agents.

   Waarom ik voor New Relic koos

   New Relic staat op mijn voorkeurslijst omdat de native OTel-AI-monitoring echt klaar is voor productie. Dankzij de GA-versie van augustus 2026 kan elke met OTel geïnstrumenteerde app GenAI-spanobjecten rechtstreeks verzenden zonder een propriëtaire agent. Ik vind het ook sterk dat de servicekaart voor agents live systemen met meerdere agents visualiseert en aanroepen tussen agents, toolgebruik en levenscycli van MCP-servers in één traceweergave toont. Wanneer een workflow met meerdere agents daardoor mislukt, kan ik precies vaststellen welke aanroep van een agent of tool de keten heeft onderbroken.

   Belangrijkste functies van New Relic

   • Anomaliedetectie met Applied Intelligence: ML-modellen scannen metrieken, logs en traces op afwijkende patronen en brengen gerelateerde meldingen samen in één verrijkt incident voor sneller onderzoek.
   • Dashboard voor modelinventaris: Houdt alle LLM-aanroepen bij alle aanbieders bij en toont kosten-, prestatie- en kwaliteitsvergelijkingen in één overzicht, zodat je modellen die in productie draaien kunt evalueren.
   • PII-dropfilters: Op regex gebaseerde filters redigeren of sluiten gevoelige gegevens uit op het niveau van de opnamepijplijn voordat deze worden opgeslagen, met een globale schakelaar om het registreren van inhoud volledig uit te schakelen.
   • New Relic AI-assistent: Genereert conversationele systeeminzichten, schrijft NRQL-query's en voert geautomatiseerde hoofdoorzaakanalyses uit.

   Integraties van New Relic

   New Relic ondersteunt meer dan 800 integraties, waaronder OpenAI, Amazon Bedrock, LangChain, Pinecone, Weaviate en Amazon SageMaker. Het accepteert ook OpenTelemetry GenAI-spanobjecten via het native OTLP-eindpunt.

   Pros and Cons

   Pros:

   • GenAI-observatie op basis van OTel in de volledige stack
   • AI-workflows met agents in realtime gevisualiseerd
   • Uniforme telemetrie van LLM's tot infrastructuur

   Cons:

   • Geen geautomatiseerde evaluatie van de kwaliteit van LLM-uitvoer
   • Alleen SaaS, zonder optie voor zelfgehoste implementatie
   Learn more about New Relic:

   • Check out New Relic on their website
   • Read my in-depth review of New Relic
3. 

   3

   Elastic Observability

   Het beste voor grootschalige anomaliedetectie op basis van AIOps

   • Gratis proefperiode van 7 dagen
   • Vanaf $0.07/GB

   Visit Website

   Customer Rating:4.3/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   Elastic Observability is gebouwd op de Elastic Stack en is een AI-observabilityplatform dat APM, loganalyse, infrastructuurbewaking, gedistribueerde tracing en ML-aangedreven anomaliedetectie combineert voor LLM-implementaties en traditionele services.

   Voor wie is Elastic Observability het meest geschikt?

   Elastic Observability is zeer geschikt voor teams die grote, complexe omgevingen beheren en behoefte hebben aan een uniform platform voor full-stackmonitoring met ingebouwde, volwassen ML-aangedreven anomaliedetectie.

   Waarom ik voor Elastic Observability heb gekozen

   Elastic Observability staat op mijn shortlist omdat de AIOps-engine echt een van de meest volwassen engines is die ik heb gezien, met meer dan 100 vooraf gebouwde ML-anomaliedetectietaken die zonder handmatige configuratie worden uitgevoerd voor logs, metrieken en traces. Ik vind het vooral goed dat het platform symptomen tussen signalen automatisch correleert. Wanneer er bijvoorbeeld een latentiespiek optreedt in je LLM-inferentieservice, kan de ML-engine dit herleiden tot een hoofdoorzaak, in plaats van je handmatig door dashboards te laten zoeken.

   Belangrijkste functies van Elastic Observability

   • Logcategorisering: Groepeert miljoenen logregels in gestructureerde categorieën, waardoor triage met grote volumes aan LLM- en infrastructuurlogs beheersbaar wordt.
   • AI-assistent met RAG: Een conversationele assistent die is gebaseerd op je actuele observabilitygegevens en dashboards kan genereren, anomalieën kan uitleggen en onderzoeksworkflows kan starten.
   • Monitoring van vectordatabases en RAG: Bewaakt de relevantie van vectorzoekopdrachten, de nauwkeurigheid van contextophaling en de prestaties van embeddingpijplijnen.
   • Tracing van AI-applicaties: Volgt prompts, voltooiingen, latentie, fouten en tokenverbruik bij OpenAI, Anthropic, Bedrock en Vertex AI.

   Integraties van Elastic Observability

   Elastic Observability integreert met Airflow, Amazon Bedrock, OpenAI, Anthropic, OpenTelemetry en Prometheus. Het ondersteunt ook AWS-, Azure- en Google Cloud-marktplaatsen voor aangepaste telemetrie.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Volwassen AIOps-engine met meerdere ML-taken
   • LLM-telemetrie voor meerdere grote providers
   • Agentisch AI-onderzoek naar autonome hoofdoorzaken

   Cons:

   • Geen ingebouwde evaluatoren voor hallucinaties of toxiciteit
   • SDK's voor LLM-observability bevinden zich nog in de technische preview
   Learn more about Elastic Observability:

   • Check out Elastic Observability on their website
4. 

   4

   Braintrust

   Het meest geschikt voor regressiedatasets van tracering naar evaluatie

   • Gratis abonnement + gratis demo beschikbaar
   • Vanaf $249/maand

   Visit Website

   

   Braintrust is een platform voor observability en evaluatie van AI dat tracering in productie, LLM-telemetrie, uitvoerkwaliteit en door AI aangedreven patroonontdekking combineert voor workflows van AI-agents met meerdere stappen en modelaanbieders.

   Voor wie is Braintrust het meest geschikt?

   Braintrust is een natuurlijke keuze voor technische teams die producten bouwen en itereren die gebruikmaken van LLM's en die één platform nodig hebben voor zowel tracering in productie als evaluatie.

   Waarom ik voor Braintrust heb gekozen

   Braintrust verdient een plek op mijn selectielijst vanwege de hechte koppeling tussen tracering in productie, evaluatie en regressietests. Ik vind het geweldig dat je met één klik een mislukte productietracering kunt omzetten in een item in een regressiedataset, zodat je evaluaties gebaseerd blijven op echte fouten in plaats van synthetische voorbeelden. De Loop AI-agent scant je achterstand aan traceringen ook actief volgens een schema en brengt terugkerende foutpatronen aan het licht voordat je er ooit aan zou denken ernaar te zoeken.

   Belangrijkste functies van Braintrust

   • Realtime monitoring: Houdt productieprestaties, tokenaantallen, aanvraaglatentie en API-kosten bij voor alle actieve modelintegraties.
   • Vergelijkingsomgeving naast elkaar: Vergelijk promptvarianten, modelupdates of wijzigingen in hyperparameters tegelijkertijd met benchmarkdatasets.
   • Geneste uitvoeringsbomen: Legt gesprekken met meerdere beurten, toolaanroepen, redeneerstappen van modellen en geheugenbewerkingen vast in hiërarchische traceringen met ouder-kindrelaties.
   • Versiebeheer van datasets: Houdt dynamische testsets en promptversies bij terwijl producten verder worden ontwikkeld.

   Integraties van Braintrust

   Braintrust ondersteunt meerdere AI-aanbieders en raamwerken, waaronder OpenAI, Anthropic, Gemini, AWS Bedrock, Azure AI, Mistral, Cohere, Ollama, OpenTelemetry en TypeSafe. Er is ook een API beschikbaar voor klantintegraties.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Zet mislukte traceringen om in regressiedatasets
   • AI-agent brengt terugkerende fouten proactief aan het licht
   • Overgang met één klik van ontwikkeling naar evaluaties in productie

   Cons:

   • Auditlogging alleen beschikbaar in het bedrijfsabonnement
   • Geen blokkering van promptinjecties vóór inferentie
   Learn more about Braintrust:

   • Check out Braintrust on their website
5. 

   5

   Openlayer

   Het beste voor diagnostiek van RAG-pijplijnen en ophalen

   • Gratis abonnement + gratis demo beschikbaar
   • Prijs op aanvraag

   Visit Website

   

   Openlayer is een platform voor AI-observeerbaarheid dat telemetrie van LLM's, gedistribueerde tracering, evaluatie van uitvoerkwaliteit, realtime monitoring en governance omvat voor agentworkflows, RAG-pijplijnen en traditionele ML-modellen.

   Voor wie is Openlayer het meest geschikt?

   Openlayer is zeer geschikt voor AI- en DevOps-teams in de financiële sector, de gezondheidszorg en andere gereguleerde sectoren die productieklare AI-monitoring met ingebouwde governancecontroles nodig hebben.

   Waarom ik voor Openlayer heb gekozen

   Ik heb Openlayer opgenomen in mijn topkeuzes omdat de tracering van RAG-pijplijnen op span-niveau teams inzicht geeft dat generieke observeerbaarheidstools simpelweg niet bieden. Je kunt elke ophaalstap inspecteren, precies zien welke documenten zijn opgehaald en er scores voor getrouwheid en contextprecisie op uitvoeren om vast te stellen waar de onderbouwing tekortschiet. Door deze productiefouten automatisch om te zetten in regressietests, vangt het team hetzelfde ophaalprobleem op voordat het opnieuw wordt uitgebracht.

   Belangrijkste functies van Openlayer

   • Gedistribueerde tracering voor meerdere agents: Traceer end-to-endworkflows met inspectie op span-niveau van toolaanroepen, stapduren en tokenaantallen.
   • AI-systeemregister: Houd een centrale inventaris bij van alle AI-systemen, met toewijzing van eigenaars, classificatie van risiconiveaus en markering van gegevensgevoeligheid.
   • LLM-evaluatie: Voer kwaliteitsscores uit met behulp van een door de gebruiker gekozen beoordelingsmodel en meer dan 175 ingebouwde evaluatoren die controleren op fouten, schadelijke inhoud, vooringenomenheid en persoonlijke gegevens.
   • Testblokkering voor CI/CD: Integreer regressietests rechtstreeks in GitHub Actions-, Jenkins- of CircleCI-pijplijnen om implementaties te blokkeren wanneer evaluatiescores onder goedgekeurde basislijnen vallen.

   Integraties van Openlayer

   Openlayer biedt meer dan 40 gedocumenteerde integraties, waaronder OpenTelemetry, Databricks, Amazon S3, BigQuery, Snowflake, Slack en GitHub. Het ondersteunt ook API's en webhooks voor aangepaste verbindingen.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Uitgebreide diagnostiek van RAG-systemen en tracering van pijplijnen
   • Ingebouwde compliancetoewijzing voor belangrijke regelgeving
   • Gedetailleerde toewijzing van kosten en gebruik

   Cons:

   • Het gratis abonnement beperkt geavanceerde testfuncties
   • De indeling van het dashboard kan nieuwe gebruikers overweldigen
   Learn more about Openlayer:

   • Check out Openlayer on their website
6. 

   6

   Dynatrace

   Beste voor het voorspellen van AI-kosten

   • Gratis demo + gratis proefperiode van 15 dagen beschikbaar
   • Vanaf $7/host/maand

   Visit Website

   Customer Rating:4.5/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   Dynatrace is een platform voor volledige AI-observeerbaarheid dat de prestaties van LLM's monitort, AI-werkstromen voor modellen en agentframeworks van begin tot eind traceert, de uitvoerkwaliteit evalueert en afwijkingen detecteert met behulp van zijn Davis AI-motor in de volledige AI-toepassingsstack.

   Voor wie is Dynatrace het meest geschikt?

   Dynatrace is zeer geschikt voor grote ondernemingen die AI-werklasten in productie uitvoeren en één platform nodig hebben om kosten te monitoren, agentgedrag te traceren en te voldoen aan strenge compliancevereisten zoals FedRAMP en ISO 42001.

   Waarom ik Dynatrace heb gekozen

   Dynatrace staat op mijn shortlist omdat de voorspellende Davis AI-motor iets doet wat ik elders nog niet in dezelfde mate heb gezien: de motor voorspelt stijgingen van LLM-tokenkosten voordat ze op je factuur verschijnen, niet erna. Ik vertrouw hierop bij het uitvoeren van grootschalige AI-werklasten in productie met meerdere modellen, waarbij onverwachte kostensprongen een reëel operationeel risico vormen. De verbruiksvoorspelling van het platform is rechtstreeks gekoppeld aan realtime gebruiksdashboards voor meer dan 40 LLM-providers, zodat teams kunnen zien waar de uitgaven naartoe bewegen en kunnen ingrijpen voordat drempelwaarden worden overschreden.

   Belangrijkste functies van Dynatrace

   • Modelintegriteit: Monitor tokengebruik, kostenefficiëntie, uitvoerstabiliteit, latentietijd van reacties, foutpercentages bij aanroepen en resourceverbruik tijdens de werking van het model.
   • OneAgent: Ontdekt, brengt automatisch in kaart en verzamelt metrieken, logs en traces zonder complexe handmatige configuratie.
   • Visualisatie van Smartscape-topologie: Brengt realtime relaties en afhankelijkheden binnen je volledige applicatiestack, netwerk en infrastructuurpatronen dynamisch in kaart.
   • Query's in het Grail-datalakehouse: Slaat metrieken, logs, traces en gebeurtenissen op in een uniform lakehouse met een bewaartermijn van maximaal 10 jaar.

   Integraties van Dynatrace

   Dynatrace integreert Smartscape, OpenAI, Anthropic, Amazon Bedrock, Google Vertex AI, LangChain, CrewAI, Pinecone, PagerDuty, Jira en Slack. Het ondersteunt ook instrumentatie met OpenTelemetry, OpenLLMetry en OpenInference.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Voorspelt AI-tokenkosten vóór facturering
   • Monitort kwaliteit met ingebouwde LLM-beoordelaars
   • Traceert agentbeslissingen door de volledige stack

   Cons:

   • Geen permanente gratis productielaag
   • Complexe facturering maakt kostenplanning vaak moeilijk
   Learn more about Dynatrace:

   • Check out Dynatrace on their website
   • Read my in-depth review of Dynatrace
   • Explore best alternatives to Dynatrace
7. 

   7

   Arize AX

   Het beste voor triage van agentgerichte fouten en RCA

   • Gratis abonnement + gratis demo beschikbaar
   • Vanaf $50/maand

   Visit Website

   Customer Rating:4.3/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   Arize AX is een AI-engineeringplatform voor observability van LLM's en agents, end-to-end gedistribueerde tracing, evaluatie van uitvoerkwaliteit, productiemonitoring en triage van agentgerichte fouten in meer dan 30 frameworks en providers.

   Voor wie is Arize AX het meest geschikt?

   Arize AX is zeer geschikt voor ML/AI-platformengineers en DevOps/SRE-teams die productie-implementaties van agents beheren en geautomatiseerde fouttriage nodig hebben die verder gaat dan standaarddashboards.

   Waarom ik voor Arize AX heb gekozen

   Ik heb Arize AX gekozen als een van de beste oplossingen, omdat de Signal-functie verder gaat dan elke dashboardgebaseerde tool die ik heb gebruikt voor de triage van agentgerichte fouten. Signal scant je traces volgens een schema, groepeert terugkerende foutpatronen in gerangschikte problemen en schrijft een onderzoek met trace-bewijs en een voorgestelde oplossing. Met Enterprise kan de functie rechtstreeks een fix-PR openen in je GitHub-repository. Dat is een echte RCA-werkstroom, niet alleen het signaleren van afwijkingen.

   Belangrijkste functies van Arize AX

   • Multimodale tracing: Leg invoer, uitvoer en metadata vast en inspecteer deze voor tekst-, beeld-, spraak- en PDF-modaliteiten binnen één tracehiërarchie.
   • Evaluatiehub: Beheer en vergelijk LLM-as-judge-, agent-as-judge- en externe evaluators met commitberichten en kalibratie aan de hand van menselijke annotaties.
   • Productiemonitors: Stel monitors op spandniveau in voor latentie, tokentellingen, evaluatielabels of aangepaste metrische gegevens, met een configureerbare frequentie tot vijf minuten en automatische drempeldetectie.
   • OTel-native automatische instrumentatie: Instrumenteer meer dan 30 LLM-providers en agentframeworks in Python, TypeScript en Java met OpenTelemetry-conforme SDK's en minimale configuratie.

   Integraties van Arize AX

   Arize AX integreert met LLM-providers, agentframeworks en codeeragents, waaronder Anthropic, Groq, Cohere, Vertex AI, Agno, Google ADK, Haystack en Antigravity. Het ondersteunt aangepaste connectiviteit via SDK's en API.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Signal groepeert en triageert AI-fouten met agents
   • Diepgaande monitoringstack voor AI en klassieke ML
   • Menselijke annotatie en automatische evaluatie bij alle abonnementen

   Cons:

   • De configuratie van monitors is afhankelijk van de GraphQL API
   • De meeste compliancefuncties en SSO zijn alleen beschikbaar in Enterprise
   Learn more about Arize AX:

   • Check out Arize AX on their website
8. 

   8

   Fiddler

   Beste oplossing voor governance van monitoring met meerdere agents

   • Gratis abonnement + gratis demo beschikbaar
   • Vanaf $0.002 per trace

   Visit Website

   Customer Rating:4.4/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   Fiddler, van Fiddler AI, is een AI-observabilityplatform op ondernemingsniveau dat is ontwikkeld voor het monitoren van LLM- en traditionele ML-modellen in productie, met hiërarchische traceerbaarheid van agents, evaluatie van uitvoerkwaliteit, detectie van drift en ingebouwde governancecontroles.

   Voor wie is Fiddler het meest geschikt?

   Fiddler is zeer geschikt voor engineers van ML- en AI-platforms binnen ondernemingen die governance en compliance ingebouwd willen hebben in hun observabilitystack.

   Waarom ik voor Fiddler heb gekozen

   Ik heb Fiddler gekozen als een van de beste oplossingen omdat de governancearchitectuur niet achteraf is toegevoegd: audit trails, RBAC, SSO en beleidsafdwinging worden als kernfuncties geleverd naast de AI-observabilitystack. Wat Fiddler echt onderscheidt, is de hiërarchische traceerbaarheid in workflows met meerdere agents, waardoor je zichtbaarheid op spanniveau krijgt, van de applicatie tot en met elke agent, toolaanroep en RAG-ophaalstap.

   Belangrijkste functies van Fiddler

   • Aanpasbare dashboards: Monitor meer dan 100 statistieken in de volledige agenthiërarchie, waaronder timing op spanniveau, het in kaart brengen van afhankelijkheden tussen agents en verkeersweergaven van 30 dagen.
   • Specifieke monitoring voor RAG: Volg de kwaliteit van het ophalen, de relevantie van bronnen en embeddingdrift in RAG-pijplijnen om problemen tijdens de ophaalstap zichtbaar te maken.
   • Toeschrijving van tokenkosten: Volg de kosten van LLM-tokengebruik per gebruiker, sessie en agent, inclusief kosten die samenhangen met reacties van lage kwaliteit of reacties die niet werden gewaardeerd.
   • Interactieve 3D-UMAP-visualisatie: Visualiseert multidimensionale embeddingruimten in 3D om dataclusters, semantische uitschieters en hiaten in het ophalen van RAG-resultaten nauwkeurig te lokaliseren.

   Integraties van Fiddler

   Fiddler integreert met LangGraph, AWS Strands, Apache Airflow, Google BigQuery, Datadog en PagerDuty. Het biedt ook een REST API voor aangepaste verbindingen.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Mogelijkheid voor inline-redactie van PII en PHI
   • Native functies voor monitoring van de kwaliteit van RAG-ophaalresultaten
   • Dekking van evaluatoren omvat toxiciteit en het omzeilen van beveiligingen

   Cons:

   • Het instellen van agents kan aanzienlijke engineeringinspanning vereisen
   • De prijs kan hoog oplopen
   Learn more about Fiddler:

   • Check out Fiddler on their website
9. 

   9

   Grafana Cloud

   Het beste voor volledige tracering van AI-agents

   • Gratis abonnement beschikbaar
   • Vanaf $19/maand

   Visit Website

   

   Grafana Cloud is een platform voor observability over de volledige stack dat infrastructuurmonitoring combineert met AI-gebaseerde telemetrie, waaronder LLM-prestaties, tracing van multi-agent-systemen, observability van vectordatabases, GPU-monitoring en geautomatiseerde evaluatie van uitvoerkwaliteit voor meer dan 50 generatieve AI-tools.

   Voor wie is Grafana Cloud het meest geschikt?

   Grafana Cloud is geschikt voor bedrijfsteams in gereguleerde sectoren die AI-observability nodig hebben die voldoet aan SOC 2 Type II, ISO 27001 en de AVG, met flexibele implementatieopties waaronder Federal Cloud en BYOC.

   Waarom ik voor Grafana Cloud heb gekozen

   Ik heb Grafana Cloud opgenomen in mijn topkeuzes omdat het het enige platform is dat ik heb gebruikt waarmee multi-agent-workflows en infrastructuursignalen in één weergave kunnen worden getraceerd. Wanneer een agent zich misdraagt, kan ik het volledige gesprek opnieuw afspelen, elke toolaanroep en LLM-span stap voor stap doorlopen en wat er is gebeurd correleren met CPU- of latentiemetrieken vanuit hetzelfde dashboard. De functie Agent Observability legt ook stappen zonder LLM vast, zoals routering en ophalen, zodat de uitvoeringsgrafiek de volledige workflow weergeeft en niet alleen modelaanroepen.

   Belangrijkste functies van Grafana Cloud

   • Evaluatoren voor uitvoerkwaliteit: Voer controles op hallucinaties, vooringenomenheid en toxiciteit uit op live agentreacties met behulp van configureerbare evaluatoren voor LLM-als-beoordelaar, reguliere expressies, heuristieken en JSON-schema's.
   • Vooraf gebouwde AI-dashboards: Vijf speciaal ontwikkelde dashboards dekken GenAI-observability, evaluaties, prestaties van vectordatabases, MCP-monitoring en GPU-benutting direct af.
   • Grafana ML: Past prognoses en detectie van uitschieters toe op historische metriekgegevens om ongebruikelijke patronen in je AI- en infrastructuursignalen zichtbaar te maken.
   • Observability van vectordatabases: Monitort de latentie en doorvoer van similariteitszoekopdrachten, invoeg- en verwijderbewerkingen en het gebruik van indexbronnen voor infrastructuur van vectordatabases.

   Integraties van Grafana Cloud

   Grafana Cloud integreert met Aerospike, AWS, Asterisk, Databricks, Docker, Datadog, GitHub, GitLab en OpenAI. Het ondersteunt ook een API voor aangepaste integraties.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Traceert infrastructuur- en AI-telemetrie samen
   • Geautomatiseerde scoring van hallucinaties, vooringenomenheid en toxiciteit
   • Tracing van multi-agent-systemen met opnieuw afspelen van gesprekken

   Cons:

   • Geen ingebouwde omgeving voor prompttests
   • Evaluaties van de uitvoerkwaliteit vereisen externe LLM-API's
   Learn more about Grafana Cloud:

   • Check out Grafana Cloud on their website
10. 

    10

    Splunk Agent Observability

    Het beste voor kostentoewijzing voor AI-agents

    • 14 dagen gratis proefperiode
    • Prijs op aanvraag

    Visit Website

    

    Splunk Agent Observability, overgenomen door Cisco, is een platform voor AI-observeerbaarheid dat end-to-end-tracering van agents, toewijzing van LLM-kosten, evaluatie van uitvoerkwaliteit via Luna SLM's en realtime veiligheidsmaatregelen in de volledige AI-technologiestack combineert.

    Voor wie is Splunk Agent Observability het meest geschikt?

    Splunk Agent Observability is zeer geschikt voor teams die binnen het Splunk- of Cisco-ecosysteem werken en behoefte hebben aan toewijzing van kosten per gebruiker, per team en per model voor zowel aangepaste AI-agents als codeertools van derden.

    Waarom ik voor Splunk Agent Observability koos

    Ik koos voor Splunk Agent Observability omdat de Tokenomics-engine iets doet wat ik elders nog niet zo nauwkeurig heb gezien: deze splitst AI-uitgaven in één overzicht uit per gebruiker, team, model, provider en afzonderlijke toolaanroep. Dat niveau van toewijzing geldt ook voor codeeragents van derden, zoals Cursor, GitHub Copilot en Claude Code, zodat je niet in het duister tast over verborgen AI-uitgaven. Bovendien evalueren Luna SLM's 100% van het productieverkeer op hallucinaties en de kwaliteit van toolselectie in minder dan 200 ms, waardoor realtime veiligheidsmaatregelen op schaal daadwerkelijk praktisch worden.

    Belangrijkste functies van Splunk Agent Observability

    • Realtime veiligheidsmaatregelen tijdens uitvoering: Blokkeert of leidt risicovolle uitvoer om, waaronder het lekken van PII/PHI/PCI, promptinjectie en misbruik van tools, voordat deze gebruikers of downstreamsystemen bereikt.
    • Correlatie tussen infrastructuur en agent: Koppelt GPU-gebruik, geheugen, energie en latentie aan modelgedrag en tokengebruik in één tijdlijn.
    • Beperking van bedreigingen: Bewaakt pogingen tot promptinjectie, schadelijke invoer, beveiligingsomzeilingen en risico's op blootstelling van gevoelige gegevens.
    • Detectie en lekken van PII/PHI: Integreert veiligheidsmaatregelen, zoals Cisco AI Defense, om het lekken van gevoelige gegevens te identificeren en te redigeren en nalevingsnormen af te dwingen.

    Integraties van Splunk Agent Observability

    Splunk Agent Observability integreert met OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Azure OpenAI, AWS Bedrock, LangChain, LangGraph en CrewAI. Het maakt ook verbinding met Splunk Observability Cloud, Cisco AI Defense en instrumentatie voor OpenTelemetry of OpenInference.

    Pros and Cons

    Pros:

    • Houdt AI-kosten per gebruiker en tool bij
    • Evalueert 100% van het productieverkeer
    • Koppelt GPU-meetwaarden aan agentprestaties

    Cons:

    • Heeft geen openbare connectoren voor vectordatabases
    • Ondersteuning voor de community-SDK is momenteel beperkt
    Learn more about Splunk Agent Observability:

    • Check out Splunk Agent Observability on their website