AIエージェントの可観測性と障害解析
AIエージェント可観測性の最小スキーマは、3階層 span ＋構造化ログ＋error taxonomy 5分類。症状から修正までの5ステップ解析フローを OpenTelemetry GenAI 準拠で解説する。
AI開発の検証室 編集部
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AIコーディング運用の可観測性スタック2026
AIコーディング運用の可観測性を、計測対象レイヤー（コード生成 / レビュー / マージ / 障害）と OpenTelemetry・eBPF・LangSmith・内製KPI の2軸で設計する。導入ロードマップと落とし穴つき。
AI開発の検証室 編集部
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オブザーバビリティ コスト最適化2026
オブザーバビリティ費用は「データ量 × カーディナリティ × 保持期間」でほぼ決まる。高カーディナリティ削減・サンプリング・保持期間の階層化・OpenTelemetry 移行の4軸で品質を落とさず削る。
AI開発の検証室 編集部
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LLM可観測性2.0：ログ・トレース・アラート設計
LLMアプリでは従来のAPMが機能しない理由を整理し、OpenTelemetry + LangSmith/Langfuseによるトレース設計・トークンコスト・品質アラートの実装パターンを2026年版でまとめる。
AI開発の検証室 編集部
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LLM/AI開発のObservabilityを"eBPF × OTel"で最小実装する
AIワーカーの失敗を「ログで直す」ための軽量な観測を仕込む。eBPFとOpenTelemetryの考え方を使い、CI落ち分類と改善サイクルを回す実践ガイド。2026年のAI運用基盤設計。計測・可視化・改善の3ステップで解説。
AI開発の検証室 編集部
読了時間 約15分