GPU 物理层监控
实时捕捉显存占用、算力利用率、功耗及温度等核心硬件指标。
观测什么
从底层硬件到应用层的全量指标捕获，覆盖 AI 运行的全生命周期，实时采集并追踪关键性能数据。
模型逻辑层追踪
监控 Token 吞吐速度、首字延迟（TTFT）及模型推理质量。
API 链路层分析
记录请求流量、并发数、响应状态码及完整的变更日志。
怎么观测
基于自适应模型的指标提炼与异常诊断，拒绝海量无用数据的堆砌，通过 AI 算法实现指标的自动精选与预测。
自适应指标精选
利用自主研发的自适应模型，从海量埋点数据中提取对业务最具价值的关键信息。
异常趋势预警
自动识别性能下滑或资源冗余风险，在故障发生前提供预判建议。
主流模型广泛适配
原生支持 ChatGLM、Llama、Qwen、Mistral 等主流开源模型的深度观测。
观测驱动的结果
从实时观测到自动化治理的闭环，将观测到的数据直接转化为治理动作，实现资源利用效率的自动对齐。
智能自动扩缩容
基于实时流量监测数据自动调整算力节点规模。在业务高峰时快速扩容确保系统稳定，低峰时自动缩容，最大限度降低资源空转带来的闲置成本。
算力负载动态平衡
基于每块 GPU 的实时性能反馈智能分配计算任务。通过消除单点过载与计算瓶颈，使整个算力集群始终保持在最优工作区间，提升整体吞吐量并延长硬件寿命。
卓越的观测效能
以数据驱动 AI 生产环境的极致优化，通过深度观测与精细化治理，显著提升企业 AI 业务的运行表现。
GPU 资源利用率
通过精准调度与负载优化，使 GPU 综合利用率稳定保持在极高水平，大幅减少算力资源闲置与浪费。
-50%
业务响应时延
依托全链路深度观测与瓶颈定位，显著降低模型推理延迟，为终端用户提供极致流畅的交互体验。
+500%
并发处理能力
在同等算力条件下，通过指标驱动的资源精细化治理，实现系统并发吞吐能力的数倍提升。
系统服务可用性
基于自适应模型的实时监测与故障预警，确保生产环境稳健运行，保障业务连续性不中断。