Amazon Strands Agents SDK: A technical deep dive into agent architectures and observability
在这篇文章中，我们首先介绍了Strands Adents SDK及其核心功能。然后，我们探索它如何与AWS环境集成以进行安全，可扩展的部署，以及如何为生产使用提供丰富的可观察性。最后，我们讨论了实际用例，并提出了一个逐步示例，以说明行动中的链。
Monitor agents built on Amazon Bedrock with Datadog LLM Observability
我们很高兴宣布Datadog LLM可观察性与亚马逊基岩代理之间的新集成，以帮助监视基于亚马逊基岩建造的代理应用程序。在这篇文章中，我们将探讨Datadog的LLM可观察性如何提供成功监视，操作和调试生产级代理应用所需的可见性和控制性。
Streamlining federal operations: Achieving mission success with unified network observability
[赞助]将网络监视，性能管理和故障隔离巩固为一个全面的解决方案。
10 Best AI Observability Tools (May 2025)
人工智能可观察到的市场正在经历爆炸性增长，预计到2033年将达到107亿美元，复合年增长率为22.5％。随着AI的采用加速 - 现在有78％的组织在至少一个业务职能中使用AI，高于两年前的55％，有效的监视已成为至关重要的监控，这对于确保可靠性，透明度，[…] 10个最佳AI可观察力工具（2025年5月2025年）首次出现在Unite.ai上。
Enhanced observability for AWS Trainium and AWS Inferentia with Datadog
本博文将引导您了解 Datadog 与 AWS Neuron 的新集成，它通过提供对资源利用率、模型执行性能、延迟和实时基础设施运行状况的深度可观察性来帮助您监控 AWS Trainium 和 AWS Inferentia 实例，使您能够优化机器学习 (ML) 工作负载并实现大规模高性能。
Autonomous Agents with AgentOps: Observability, Traceability, and Beyond for your AI Application
大型语言模型 (LLM) 等基础模型 (FM) 的自主代理的发展改革了我们解决复杂、多步骤问题的方式。这些代理执行从客户支持到软件工程的各种任务，导航结合推理、工具使用和记忆的复杂工作流程。然而，随着这些系统的能力和复杂性不断增长，可观察性、可靠性、[…]The post 具有 AgentOps 的自主代理：AI 应用程序的可观察性、可追溯性及其他方面首先出现在 Unite.AI 上。
Empower your generative AI application with a comprehensive custom observability solution
在本文中，我们为 Amazon Bedrock 应用程序的可观察性和评估设置了自定义解决方案。通过代码示例和分步指导，我们演示了如何将此解决方案无缝集成到您的 Amazon Bedrock 应用程序中，为您的生成式 AI 应用程序解锁新的可见性、控制和持续改进水平。
这篇文章是关于大规模管理机器学习 (ML) 生命周期的系列文章的一部分。要从头开始，请参阅大规模管理 ML 生命周期，第 1 部分：使用 Amazon SageMaker 构建 ML 工作负载的框架。多账户策略不仅对于改善治理至关重要，而且对于增强 […]
Explainability, Interpretability and Observability in Machine Learning
这些术语通常用于描述模型的透明度，但它们的真正含义是什么？模型洞察。作者从 Xplainable 截屏。机器学习 (ML) 因其能够从大型数据集中生成准确的预测和可操作的洞察而越来越流行于各个行业。在全球范围内，34% 的公司已经部署了 ML，报告称客户保留率、收入增长和成本效率显著提高 (IBM，2022)。机器学习采用率的激增可以归因于更易于访问的模型，这些模型可以产生更准确的结果，在多个领域超越了传统的业务方法。然而，随着机器学习模型变得越来越复杂，但越来越依赖，对透明度的需求变得越来越重要。根据 IBM 的全球采用指数，80% 的企业认为确定其模型如何做出决策的能力是一个关键因素。这在
Why Do You Need Cross-Environment AI Observability?
通过适用于所有 AI 产品的单一 AI 治理模式实现整个 AI 格局的端到端视图。文章 为什么需要跨环境 AI 可观察性？首次出现在 DataRobot AI 平台上。
Observability will transform cloud security
安全可观察性是指了解组织安全态势的能力，包括检测和应对安全威胁和漏洞的能力。它涉及收集、分析和可视化安全数据，以识别潜在危害并采取主动措施缓解这些危害。安全可观察性涉及从各种安全工具和系统收集数据，包括网络日志、端点安全解决方案和安全信息和事件管理 (SIEM) 平台，然后使用这些数据深入了解潜在威胁。换句话说，它告诉您可能发生的事情，而不仅仅是像更传统的安全操作工具那样已经发生的事情。这是一个显著的区别，使安全可观察性成为近年来云安全技术中最重要的改进。要阅读本文全文，请单击此处
New capabilities in Amazon SageMaker AI continue to transform how organizations develop AI models
在这篇文章中，我们分享了Sagemaker AI中的一些新创新，这些创新可以加速您的构建和培训AI模型。这些创新包括SageMaker Hyperpod中的新可观察性功能，在HyperPod上部署JumpStart模型的能力，从本地开发环境中与SageMaker AI的远程连接以及完全管理的MLFLOW 3.0。
Accelerate foundation model development with one-click observability in Amazon SageMaker HyperPod
With a one-click installation of the Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) add-on for SageMaker HyperPod observability, you can consolidate health and performance data from NVIDIA DCGM, instance-level Kubernetes node exporters, Elastic Fabric Adapter (EFA), integrated file systems, Kubernet
Accelerating generative AI development with fully managed MLflow 3.0 on Amazon SageMaker AI
在这篇文章中，我们探讨了Amazon Sagemaker如何为MLFLOW 3.0提供全面管理的支持，简化了AI实验并加速了您从想法到生产的生成性AI旅程。该版本将托管的MLFlow从实验跟踪转换为提供端到端可观察性，从而缩短了生成AI开发的市场时间。
Amazon Bedrock Agents observability using Arize AI
今天，我们很高兴宣布Arize AI和Amazon Bedrock代理商之间的新整合，该集合解决了AI开发中最重要的挑战之一：可观察性。在这篇文章中，我们演示了用于追踪和评估的Arize Phoenix系统。
Российский рынок инфраструктурного мониторинга растет на 24% в год
公司“技术”进行了首次研究俄罗斯基础设施监测市场（可观察性），并揭示了主要参与者。
1 Word Might Make the JAS 39 Gripen Fighter Obsolete
要点：尽管对隐身进行了现代强调，但瑞典的Saab Jas 39 Gripen仍然是高度相关的多角色战斗机。 - 它的优势在于敏捷性，高级航空电子产品，成本效益（每单位约8500万美元，运营成本较低）以及通过瑞典的BAS 90系统从短而艰苦的跑道运营的独特功能。尽管缺乏[…]帖子1个单词的低可观察性，可能会使JAS 39格里本战斗机过时出现在19 forthyfive上。
The Mad Scientists at DARPA Want to Build a Mach 5 ‘Hypersonic Bomber’
文章摘要：DARPA正在开发一台隐形的高超音速罢工飞机，被称为下一代响应式打击（NEXTRS）平台。关键点＃1 - 旨在在竞争激烈的环境中运行，NEXTR的目的是将5+速度与低可观察性相结合，克服极端的工程挑战。该项目着重于高温材料，先进的推进系统，Thermal […] DARPA的疯狂科学家希望建造5马赫的“高超音速轰炸机”，这首先出现在19 fortyfive上。
