AI Health Orchestrator
为无法承受停机的团队提供生产级模型可靠性
持续监控您技术栈中每个 AI 模型和服务端点的健康状况。当模型性能下降、延迟飙升或提供商中断时，编排器会在数秒内检测到事件，并将流量路由到健康的备用端点——全程自动，无需人工干预。
保持模型健康所需的一切
专为在生产环境中运行 AI 的工程团队打造——不是花哨的仪表板，而是一个真正有力的主动控制平面。
持续探测每个已注册的模型端点。以可配置的间隔跟踪存活性、就绪性和饱和度。在检测到异常后 30 秒内触发告警。
基于策略向次级或第三级模型提供商进行故障转移，无需任何代码更改。失败的端点会被隔离，并在恢复前按可配置的冷却计划重新评估。
每个模型的 p50/p95/p99 延迟直方图、每秒令牌吞吐量以及错误率时间序列。所有信号开箱即可导出到 Prometheus 和 Grafana。
基于延迟阈值、成本预算或能力要求定义路由规则。链路可跨越多个提供商——主要、次要和最后手段——并在渐进式迁移期间进行加权流量分配。
滑动窗口上的统计偏差检测可标记突发的质量回退、令牌数漂移和响应时间离群值。告警通过 webhook、PagerDuty 或 Slack 路由并附带完整上下文。
为每个模型或每个应用层定义服务级别目标。编排器实时跟踪每项错误预算的消耗速率，并在您的 SLO 窗口关闭前发出消耗速率告警。
从信号到解决的四个阶段
编排器运行一个闭环控制周期。每个阶段都可观测且可审计。
通过 API 或配置文件注册模型端点。编排器会立即开始探测——模型服务本身无需任何 SDK。
健康检查、遥测采集和异常评分持续运行。每个信号都会与模型的基线进行关联，以将噪声与真实的性能下降区分开来。
当超过阈值时，编排器会执行已配置的恢复操作：重新路由流量、重启服务、升级到值班渠道，或按顺序执行这三项。
每个事件——检测、所采取的操作、恢复时间——都会写入仅追加的审计日志。事件报告会自动生成以供事后复盘。
在真实生产场景中经过验证
这些是团队首先求助于 AI Health Orchestrator 的场景。
当托管的 LLM 提供商遭遇区域性中断或限流风暴时，编排器会在数秒内检测到错误率升高，并将流量切换到已配置的次级提供商。最终用户感受不到任何中断；工程师则会看到带时间戳的事件记录。
在任何给定时刻将延迟敏感的请求路由到最快的可用模型。当主端点上的 p95 延迟上升时，流量会自动切换到延迟更低的选项——一旦主端点恢复，又会切换回来，无需更改任何配置。
GPU 内存饱和度、队列深度和并发限制会与可配置的高水位线进行对比跟踪。在仍有余量时即触发告警，让运维团队有时间在用户遭遇质量下降或超时之前配置额外容量。
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