Skip to main content
MLOps и надёжность
🛡️

AI Health Orchestrator

Надёжность моделей промышленного уровня для команд, которые не могут позволить себе простои

Непрерывно отслеживает состояние каждой AI-модели и сервисной конечной точки в вашем стеке. Когда модель деградирует, растёт задержка или провайдер отключается, оркестратор обнаруживает событие за считанные секунды и перенаправляет трафик на исправный резерв — автоматически, без вмешательства человека.


Всё необходимое для поддержания работоспособности моделей

Создано для инженерных команд, использующих AI в продакшене, — не игрушечная панель, а активный уровень управления с зубами.

📡
Мониторинг состояния моделей в реальном времени

Непрерывное зондирование каждой зарегистрированной конечной точки модели. Отслеживает живучесть, готовность и насыщенность с настраиваемыми интервалами. Оповещения срабатывают менее чем за 30 секунд после обнаружения аномалии.

🔄
Автоматическое переключение и самовосстановление

Переключение на вторичных или третичных провайдеров моделей на основе политик без необходимости изменения кода. Отказавшие конечные точки помещаются в карантин и повторно оцениваются по настраиваемому графику ожидания перед восстановлением.

📊
Телеметрия задержки, пропускной способности и частоты ошибок

Гистограммы задержки для каждой модели по p50/p95/p99, пропускная способность в токенах в секунду и временные ряды частоты ошибок. Все сигналы можно экспортировать в Prometheus и Grafana «из коробки».

🔀
Маршрутизация по нескольким моделям и цепочки резервирования

Определяйте правила маршрутизации на основе порогов задержки, бюджетов затрат или требований к возможностям. Цепочки могут охватывать несколько провайдеров — основной, вторичный и резервный — с взвешенным разделением трафика во время постепенных миграций.

🚨
Обнаружение аномалий и оповещение

Обнаружение статистических отклонений на скользящих окнах отмечает внезапные регрессии качества, дрейф количества токенов и выбросы времени отклика. Оповещения направляются через webhook, PagerDuty или Slack с приложением полного контекста.

📉
Отслеживание SLO и бюджета ошибок

Определяйте целевые уровни обслуживания для каждой модели или для каждого уровня приложения. Оркестратор отслеживает скорость расходования каждого бюджета ошибок в реальном времени и выдаёт оповещения о скорости расходования до закрытия вашего окна SLO.


Четыре этапа от сигнала к решению

Оркестратор выполняет замкнутый цикл управления. Каждый этап наблюдаем и поддаётся аудиту.

01
Инструментирование

Регистрируйте конечные точки моделей через API или файл конфигурации. Оркестратор начинает зондирование немедленно — SDK в самом сервисе модели не требуется.

02
Обнаружение

Проверки работоспособности, приём телеметрии и оценка аномалий выполняются непрерывно. Каждый сигнал сопоставляется с базовой линией модели, чтобы отделить шум от реальной деградации.

03
Восстановление

При превышении порога оркестратор выполняет настроенное действие восстановления: перенаправить трафик, перезапустить сервис, эскалировать в дежурный канал или все три по очереди.

04
Отчётность

Каждое событие — обнаружение, предпринятое действие, время восстановления — записывается в журнал аудита только для добавления. Отчёты об инцидентах создаются автоматически для разборов.


Проверено в реальных производственных сценариях

Это ситуации, в которых команды в первую очередь обращаются к AI Health Orchestrator.

Надёжность провайдера
Переключение при сбое стороннего провайдера

Когда размещённый провайдер LLM испытывает региональный сбой или шторм ограничения скорости, оркестратор обнаруживает повышенную частоту ошибок за считанные секунды и переключает трафик на настроенного вторичного провайдера. Конечные пользователи не видят прерывания; инженеры видят запись инцидента с отметкой времени.

Стоимость и производительность
Интеллектуальная маршрутизация на основе задержки

Направляйте запросы, чувствительные к задержке, на самую быструю доступную модель в любой момент. По мере роста задержки p95 на основной конечной точке трафик автоматически переключается на вариант с меньшей задержкой, а затем возвращается обратно, как только основная точка восстановится, без изменения конфигурации.

Планирование ёмкости
Оповещения о насыщении до возникновения последствий

Насыщение памяти GPU, глубина очереди и пределы параллелизма отслеживаются относительно настраиваемых верхних границ. Оповещения срабатывают, пока ещё есть запас, давая операционным командам время на выделение дополнительной ёмкости до того, как пользователи столкнутся со снижением качества или тайм-аутами.


Готовы перевести вашу AI-инфраструктуру на автопилот?

LyDian AI, INC. работает напрямую с инженерными и платформенными командами, чтобы развернуть AI Health Orchestrator для вашего конкретного стека моделей и требований SLO.

Есть вопросы перед звонком? Свяжитесь с нами по +1 813 458 5004

Связаться с нашей командой