New Relic stellt drei Säulen für vertrauenswürdigen KI-Betrieb in der Produktion vor

Das Problem: schneller entwickeln, schwieriger betreiben

New Relic argumentiert, dass KI Engineering-Teams dabei hilft, Software schneller denn je zu erstellen, dass mehr Tempo aber nicht automatisch eine zuverlässigere Produktion bedeutet. Sobald KI-generierter Code, Anwendungen und Agenten in die digitale Landschaft einziehen, bringen sie laut dem Unternehmen neue Abhängigkeiten, operative blinde Flecken und zusätzliche Komplexität für die Teams mit, die Systeme am Laufen halten.

Das Unternehmen stellte das Event unter drei Herausforderungen, die zwischen dem Tempo der KI und dem Vertrauen in die Produktion stehen. Platform-Engineering-Teams müssen sehen, was sie alles betreiben. KI braucht zusätzliche Wege, sich in der Produktion zu bewähren. Und Incidents erfordern Antworten, die auf Belegen beruhen.

Die gemeinsame Grundlage vereint nach Darstellung von New Relic Telemetriedaten, Abhängigkeiten, Zuständigkeiten, organisatorisches Wissen und Geschäftskontext. Ziel ist es, Menschen wie KI belastbarere Evidenz zu liefern, um zu verstehen, was passiert, warum es relevant ist und was als Nächstes geschehen sollte.

AI Observability und Autonomous Operations

Die Säule AI Observability deckt den KI-Lebenszyklus von der Entwicklung bis zur Produktion ab. New Relic nennt vier Funktionen:

• AI Coding Observability: zeigt, wie KI-Coding-Assistenten in Engineering-Teams genutzt werden, einschließlich Verbreitung, Nutzung, Kosten und möglicher Sicherheitsrisiken.
• AI Evaluation: bewertet die Antworten von KI-Anwendungen hinsichtlich Qualität, Relevanz und Leistung, damit Teams Probleme erkennen, bevor Nutzer betroffen sind.
• AI Agent Monitoring: schafft Transparenz über das Verhalten von Agenten, Tool-Aufrufe, Übergaben und Workflows.
• AI Observability for OpenTelemetry: nutzt OpenTelemetry-GenAI-Telemetrie, um KI-Anwendungen und Agenten über Modelle und Tools hinweg zu überwachen.

Bei Autonomous Operations verweist das Unternehmen auf die Lücke, die nach einem Alarm entsteht. Alarme erklären selten, was sich geändert hat, welche Teile der Umgebung betroffen sind oder was als Nächstes zu tun ist. Drei Angebote zielen auf diese Lücke. New Relic Ground Truth und New Relic Ground Truth CLI bringen operativen Kontext, darunter Telemetrie, Änderungen, Abhängigkeiten und organisatorisches Wissen, ins Terminal der Entwickler. New Relic Autopilot untersucht operative Probleme, wertet die verfügbaren Belege aus und hilft Teams zu verstehen, was passiert ist, warum es wichtig ist und wo sie weiter nachforschen sollten.

New Relic betont, dass der Mensch die Kontrolle über die Reaktion behält. Das Unternehmen beschreibt eine längerfristige Vision, in der Teams mit zunehmender Reife von Vertrauen, Governance und KI-Fähigkeiten schrittweise mehr operative Aufgaben koordinieren können, ohne die menschliche Aufsicht aufzugeben.

Platform Engineering: Live-Kataloge und Infrastrukturkarten

Die dritte Säule richtet sich an Platform-Engineering-Teams. Von ihnen wird laut New Relic erwartet, dass sie Entwicklern helfen, schnell und zuverlässig auszuliefern, und dabei fragmentierte Infrastruktur, wachsende Observability-Kosten, unverbundene Inventare, Governance-Anforderungen und einen expandierenden KI-Fußabdruck bewältigen. Viele verlassen sich noch immer auf Tabellen, CMDBs und selbstgebaute Portale, um grundlegende Fragen zu beantworten, was existiert und wer dafür verantwortlich ist.

New Relic bietet zwei miteinander verbundene Bausteine. Service Architecture Intelligence wird als interne Entwicklerplattform beschrieben, die ohne Zusatzkosten in New Relic enthalten ist. Sie basiert auf Live-Telemetrie und liefert Kataloge von Services und ihren Beziehungen, von Teams und Zuständigkeiten sowie Scorecards, die Standards wie Tagging und Alerting-Abdeckung in ein automatisiertes Reifegradmodell überführen.

Infrastructure 360 bietet eine einheitliche Sicht auf Infrastrukturressourcen. Laut Unternehmen erkennt die Lösung Assets in der Public Cloud und meldet fehlende Abdeckung, bildet Abhängigkeiten zwischen Anwendungen und Infrastruktur über Kubernetes, Netzwerke, Load Balancer und Application Gateways hinweg ab und verfolgt Konfigurationsänderungen, damit Teams sie mit Performance-Problemen in Beziehung setzen können.

Was das für Technologieverantwortliche bedeutet

Die drei Säulen beantworten laut New Relic eine Frage für Führungskräfte, die entscheiden, wie sie KI in der Produktion betreiben: Können Teams dem vertrauen, was KI ihnen beim Bauen, Betreiben und Steuern hilft? Platform Engineering zeigt, was existiert, wie es zusammenhängt, wer dafür zuständig ist und wie es sich verändert. AI Observability soll belegen, wie sich KI von der Entwicklung bis zur Produktion verhält, einschließlich der Kosten.

Für Entwickler erwartet das Unternehmen weniger Zeitaufwand für die Suche nach Kontext und die Navigation durch interne Tools. Führungskräften im Engineering verspricht es eine messbare Sicht auf Exzellenz, verglichen mit den eigenen Zielen und der Branche. Das sind Aussagen des Unternehmens selbst; Preise für die meisten Angebote oder Leistungsdaten nennt die Quelle nicht.