실질적인 성능
모델 드리프트 제거 성능 향상
비즈니스 성과를 저해하는 데이터 드리프트, 성능 저하, 예상치 못한 편향 또는 데이터 무결성 문제를 찾아 수정합니다.
엔드-투-엔드 옵저버빌리티
문맥으로 ML 모델 모니터링
예측 엔진이 웹 성능을 저하시키고 있습니까? ML 모델과 모든 소프트웨어 및 인프라 다운스트림을 모니터링하여 인시던트가 비즈니스 문제로 이어지지 않도록 해야 합니다.
사전 통합
자체 데이터를 가져오거나 통합할 수 있나요? 가능합니다.
모든 유형의 ML 스택에서 데이터를 가져오거나 뉴렐릭의 유연한 오픈 통합 프레임워크에 연결할 수 있습니다. 그리고 맞춤형 대시보드와 모델 모니터링을 켜고 데이터 과학 프로젝트를 진행하면 됩니다.
팀 간 정렬
사일로 제거. 팀 연결.
ML 모델은 ML 엔지니어, 데브옵스(DevOps) 및 사이트 안정성 엔지니어(SRE)가 동일한 데이터를 확인할 수 있을 때 최고의 성능을 발휘합니다. ML 모델 성능 모니터링을 포함하는 업계 유일한 풀스택 옵저버빌리티 플랫폼에서 협업과 비즈니스 성과를 개선하십시오.
단 몇 번의 클릭으로 ML 모델에 대한 가시성 확보
인스턴트 옵저버빌리티 퀵스타트(Instant Observability Quickstarts)를 사용하면 계측, 대시보드 및 알람 설정을 쉽게 수행할 수 있습니다.
New Relic One 무료 액세스
무료로 제공되는 플랫폼에 대한 풀 액세스와 매월 100GB의 인제스트를 통해 소프트웨어 스택을 모니터링할 수 있습니다. 신용카드는 필요하지 않습니다.
