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同时试用 OpenLIT 和 Telemetry
映射有界的 OpenLIT 工作流程，保留仍然必要的功能，并在更改生产覆盖范围之前在同一封闭夹具上比较两个系统。
- 1
Inventory OpenLIT
OpenLIT OpenTelemetry 跟踪、指标、日志和自动检测
- 2
映射一个工作流程
应用程序拥有的 JSON 结果事件；保留 OpenLIT 或其他 OTLP 后端以进行自动收集和跟踪瀑布。
- 3
双运行夹具
使用经过审查的内容捕获设置运行一个智能体工作流程，并比较跨度、丢失数据、延迟、成本和最终结果。
- 4
记录决定
确定是否需要自动检测、OTLP 导出、收集器、提示、评估、实验、GPU 信号和自托管。
Telemetry有何不同
- OpenLIT 使用 OpenTelemetry 原生自动或手动检测来进行 AI 跟踪、指标和日志； Telemetry 接受应用程序拥有的 JSON 事件。
- OpenLIT 包括 Telemetry 无法替代的 AI 跟踪、评估、提示、实验、仪表板和收集器工作流程。
- Telemetry 以命名的最终结果表和跨产品 SQL 为中心，而不是自动收集完整的 AI 执行路径。
当 Telemetry 合适时
- 所选工作流需要聚合的、可审计的结果 SQL，而不是自动分布式跟踪。
- 现有的 OpenTelemetry 堆栈保留详细信号，并且只有安全相关标识符才会进入结果事件。
- OpenLIT 可以保留跟踪和评估平台，而 Telemetry 存储紧凑的业务和产品结果。
每个产品最强的地方
开放式LIT
- OpenTelemetry - 跨受支持的模型提供程序、智能体框架、向量数据库和应用程序组件的本机自动检测。
- 分布式跟踪检查加上 AI 特定的令牌、延迟、成本、评估、提示、实验和仪表板工作流程。
- 当自托管、OTLP 路由、广泛的 AI 工具或 OpenTelemetry 目的地策略为核心时，更适合。
Telemetry
- 一个小型 HTTP 和 SDK 界面，用于通过经过审核的字段和事件粒度来实现显式应用程序结果。
- DataFusion SQL 连接人工智能行为、产品使用、计费、API、作业、数据库和客户上下文。
- 无需针对选定的结果问题采用 OTLP 或自动检测每个受支持的 AI 组件。
评估清单
使用真实的工作流程测试决策
- 1确定是否需要自动检测、OTLP 导出、收集器、提示、评估、实验、GPU 信号和自托管。
- 2在禁用或审查内容捕获的情况下测试一个智能体流程，然后比较跟踪证据、聚合 SQL、关联和删除行为。
- 3验证预期卷上的埋点默认设置、部署操作、保留、目标、访问、导出和当前托管包装。
迁移路径
在更改工具之前规划查询和事件迁移
清点当前工作流程实际使用的查询、警报、导出和保留要求。将这些要求映射到类型化的事件契约，转换代表性查询，并在扩大覆盖范围之前双重运行相同的装置。类似的运算符不保证等效的空处理、时间语义或聚合结果。
开放式LIT 工作流程
OpenLIT OpenTelemetry 跟踪、指标、日志和自动检测
Telemetry映射
应用程序拥有的 JSON 结果事件；保留 OpenLIT 或其他 OTLP 后端以进行自动收集和跟踪瀑布。
双运行验证
使用经过审查的内容捕获设置运行一个智能体工作流程，并比较跨度、丢失数据、延迟、成本和最终结果。
开放式LIT 工作流程
OpenLIT 评估、提示、实验和 AI 仪表板
Telemetry映射
对评估结果进行版本控制并审查 SQL；没有内置提示、实验、跟踪或等效的评估器执行。
双运行验证
评估相同的冻结示例并比较评分器版本、阈值、覆盖范围、失败审查和保留内容。
开放式LIT 工作流程
OpenLIT 收集器、目的地和自托管平台
Telemetry映射
用于选定事件合约的托管摄取和 DataFusion SQL 层，而不是一般的 OTLP 收集器或目标。
双运行验证
在更改 OpenTelemetry 路径之前，清点每个导出器、收集器、信号、仪表板、访问规则和保留依赖项。
试用一个工作流程
从一个后端工作流程开始
选择 API 路由、AI 工作流程、Webhook 或作业队列。在扩大覆盖范围之前发送结构化事件并查询它们。
品类购买指南
AI 可观测性工具：基于工作流程的比较
比较 AI 可观测性方法的跟踪、提示、评估、模型成本、工具可靠性、SQL 分析和产品结果。
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