Obserwowalność systemów IT staje się coraz bardziej złożona. Rozbudowane aplikacje, środowiska chmurowe, mikroserwisy, kontenery, a do tego — rosnąca popularność narzędzi opartych o sztuczną inteligencję, takich jak modele językowe (LLM) czy bazy wektorowe. To wszystko sprawia, że zespoły IT muszą analizować coraz większe ilości danych, szybciej wykrywać problemy i jednocześnie pilnować kosztów.

Na szczęście nowoczesne narzędzia obserwowalności idą z duchem czasu. Dobrym przykładem jest Grafana, która nie tylko pomaga w wizualizacji i monitoringu, ale coraz mocniej wykorzystuje potencjał AI i uczenia maszynowego, by ułatwiać codzienną pracę zespołów IT i DevOps.

Źródło: Grafana Labs

AI w Grafanie – to już nie przyszłość, to rzeczywistość

Jeszcze kilka lat temu Grafana kojarzyła się głównie z dashboardami i wizualizacją danych z takich źródeł jak Zabbix, Prometheus, Loki, Tempo czy Elasticsearch. Dziś to znacznie więcej — w szczególności dzięki rozbudowie Grafana Cloud o zaawansowane funkcje oparte o sztuczną inteligencję.

Co konkretnie daje AI w Grafanie? Spójrzmy na kilka praktycznych zastosowań.

• Mniejsze koszty monitoringu dzięki Adaptive Metrics

Każda organizacja, która korzysta z monitorowania metryk, wie, jak szybko rosną ich ilości — a wraz z tym rosną koszty. Dlatego Grafana Cloud wprowadziła Adaptive Metrics, czyli narzędzie, które automatycznie analizuje zbierane dane i wskazuje nieużywane lub rzadko wykorzystywane metryki. Te mniej istotne można z łatwością agregować do prostszych, mniej szczegółowych wersji, co pozwala ograniczyć wolumen danych.

Efekt? Według danych Grafana Labs, organizacje są w stanie zmniejszyć koszty metryk średnio o 35%.

• Szybsze wykrywanie problemów — Sift i analiza z pomocą AI

Rozwiązywanie incydentów w środowiskach IT potrafi być czasochłonne, zwłaszcza gdy trzeba przeszukiwać ogromne ilości logów czy danych z monitoringu. Tu z pomocą przychodzi Sift, czyli inteligentny asystent diagnostyczny w Grafana Cloud.

Sift wykorzystuje AI i uczenie maszynowe do tego, by automatycznie wyszukiwać wzorce błędów w logach, wskazywać awarie kontenerów Kubernetes, identyfikować tzw. "noisy neighbors" w środowiskach współdzielonych oraz podsumowywać incydenty jednym kliknięciem dzięki funkcji auto-summary.

Dodatkowo Grafana Cloud pozwala na korelację anomalii pomiędzy różnymi warstwami systemu — od aplikacji po infrastrukturę.

• Monitorowanie systemów AI i LLM z Grafaną

Rosnąca popularność aplikacji generatywnej AI, takich jak chatboty czy systemy rekomendacyjne, generuje nowe wyzwania w obszarze obserwowalności. Dlatego Grafana Cloud rozwija narzędzia dedykowane dla środowisk wykorzystujących LLM (Large Language Models) i bazy wektorowe.

Co możesz monitorować z poziomu Grafany? 

• Interakcje użytkowników z modelami AI — np. prompty i odpowiedzi.
• Zużycie tokenów oraz koszty związane z wykorzystaniem LLM.
• Czas odpowiedzi modeli i identyfikację potencjalnych wąskich gardeł.
• Wydajność baz danych wektorowych (np. w aplikacjach wyszukiwawczych lub rekomendacyjnych).
• Parametry, wersje modeli i inne metadane związane z zapytaniami do LLM.

Co ważne, Grafana stawia na otwartość — dostępne są narzędzia takie jak OpenLIT SDK, który pozwala generować dane telemetryczne z systemów AI i wizualizować je w Grafanie.

AI na co dzień — mniej manualnej pracy dla zespołów IT

Grafana wprowadza również funkcje, które ułatwiają codzienne zadania, takie jak automatyczne generowanie tytułów i opisów dla dashboardów z pomocą LLM, inteligentną analizę wykresów płomieniowych (flame graphs), co przyspiesza troubleshooting oraz monitoring GPU i infrastruktury AI z wykorzystaniem eBPF (projekt Grafana Beyla).

To realnie pozwala oszczędzać czas i skupić się na rozwiązywaniu problemów, a nie na mozolnym przekopywaniu się przez dane.

Dlaczego warto?

Wdrożenie AI w obszarze obserwowalności to nie tylko modne hasło, ale konkretne korzyści:

• Skrócenie czasu wykrywania i rozwiązywania problemów (MTTR).
• Optymalizacja kosztów monitoringu i przechowywania danych.
• Lepsza kontrola nad środowiskami AI i aplikacjami generatywnej sztucznej inteligencji.
• Większa automatyzacja codziennych procesów zespołów IT.

Grafana Labs rozwija te rozwiązania w duchu open source, bez zamykania użytkowników w jednym ekosystemie. To pozwala organizacjom budować elastyczne i skalowalne środowiska monitorowania, dostosowane do własnych potrzeb.

Chcesz dowiedzieć się więcej lub wdrożyć Grafanę w swoim środowisku? Skontaktuj się z nami! Chętnie doradzimy i pomożemy z konfiguracją.