Performance im Live-Kontext

ML-Modelle und Performance genau in der Spur.

Finden und beheben Sie Data Drifts, Performance-Verschlechterungen, unerwartete Bias-Fehler oder Probleme bei der Datenintegrität, die Ihren Geschäftsergebnissen im Wege stehen.

 
 
End-to-End-Observability

Modell-Monitoring im Kontext

Wirkt sich Ihre Prediction Engine negativ auf Ihre Web-Performance aus? Mit Monitoring für Ihre ML-Modelle sowie Ihre Software und Infrastruktur im Zusammenhang sorgen Sie dafür, dass aus Incidents keine größeren Probleme werden.

 

Einsatzfertige Integrationen

Eigene Daten? Doch besser Integrationen? Warum nicht beides?

Nutzen Sie Ihre eigenen Daten aus jedem beliebigen ML-Stack, unser offenes, flexibles Integrations-Framework – oder beides. Mit eigenen Custom-Dashboards und Modell-Monitoring werden Ihre Data-Science-Projekte zum Erfolg.

 
 
Teamübergreifendes Alignment

Adieu Silos. Bonjour Teams.

Die besten Ergebnisse liefern ML-Modelle, wenn Engineers, DevOps und SREs Zugriff auf dieselben Datensets haben und sich nicht in separaten Informationssilos abmühen. Über die einzige Full-Stack Observability-Plattform mit Performance-Monitoring für ML-Modelle verbessern Sie die Zusammenarbeit Ihrer Teams mit Ihren Geschäftsergebnissen direkt im Blick.

Der Direkt-Einblick in Ihre ML-Modelle in wenigen Klicks

Über Instant Observability Quickstarts erstellen Sie schneller Instrumentierungen, Dashboards und Alerts.

Kostenloser Zugang zu New Relic One

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