Dynatrace gab den Abschluss der Übernahme des Unternehmens Arize für 915 Millionen US-Dollar bekannt, nachdem das Unternehmen Mitte August seine Absicht zur Durchführung der Transaktion angekündigt hatte. Der Zusammenschluss verbindet die Expertise von Dynatrace in der Überwachung von Anwendungsleistung, Infrastruktur und Sicherheit mit den Fähigkeiten von Arize, das Verhalten von KI-Modellen und -Agenten nachzuverfolgen, zu bewerten und Probleme zu beheben.
Die Transaktion reagiert auf ein Problem, das herkömmliche Überwachungstools allein nicht offenlegen: Dienste und Infrastruktur können ordnungsgemäß funktionieren, während der Agent eine falsche Antwort liefert, das ungeeignete Tool aufruft oder eine Aufgabe nicht abschließt. Daher müssen Entwicklungs- und Betriebsteams das Geschehen innerhalb des Modells und des Agenten mit dem Geschehen in den APIs und Diensten verknüpfen, von denen dieser abhängt.
Zwei Ebenen der operativen Transparenz
Dynatrace wurde 2005 in Österreich gegründet und entwickelte sich von der Überwachung der Anwendungsleistung zu einer umfassenden Überwachungs- und Sicherheitsplattform. Seit 2017 investiert das Unternehmen außerdem in Davis, seinen KI-gestützten Assistenten, der sich später zu einer Engine für Ursachenanalysen weiterentwickelte, ergänzt durch prädiktive und generative Funktionen sowie SRE-Agenten zur Untersuchung und Behebung von Vorfällen.
Arize, das 2020 aus der Geheimhaltung hervortrat, begann als Start-up zur Überwachung von Machine-Learning-Modellen in der Produktion. Mit der Verbreitung großer Sprachmodelle und von Agenten erweiterte das Unternehmen seinen Tätigkeitsbereich um die Nachverfolgung ihres Verhaltens, die Durchführung von Bewertungen und die Ermittlung von Fehlern, die bei der herkömmlichen Anwendungsüberwachung möglicherweise nicht sichtbar werden.
In der Praxis bedient Dynatrace üblicherweise Site-Reliability- und Plattformteams, während Arize sich auf KI-Ingenieure und Entwickler konzentriert. Nach der Integration der beiden Plattformen kann ein Agentenfehler über beide Ebenen hinweg untersucht werden: von der Logik des Modells und der Tool-Nutzung auf der einen Seite bis zu den zugrunde liegenden Diensten und APIs auf der anderen.
Von der Datenanalyse zum Handeln
Aparna Dhinakaran, Mitgründerin und Chief Product Officer von Arize, ist der Ansicht, dass die Menge der Trace-Daten eine manuelle Prüfung unpraktikabel macht. Statt Ingenieure zur Überprüfung von Milliarden von Traces aufzufordern, können Agenten Telemetriedaten analysieren und nach wiederkehrenden Mustern sowie möglichen Ursachen suchen.
Arize zufolge überprüft das Tool Signal Produktions-Traces, identifiziert wiederkehrende Probleme und schlägt Korrekturen vor. Außerdem kann es durch die Analyse von Traces des Assistenten Alyx Pull Requests eröffnen. Laut Dhinakaran akzeptiert Arize etwa 65 bis 70 Prozent der von dem Tool vorgeschlagenen Pull Requests. In diesem Modell wechselt der Ingenieur von der manuellen Suche in Traces zur Überprüfung der vorgeschlagenen Änderungen.
Was ändert sich in der Praxis?
Der wesentliche Wert der Transaktion liegt darin, die Lücke zwischen dem Erstellen von KI-Anwendungen und ihrem zuverlässigen Betrieb in der Produktion zu verringern. Entwickler und Plattformteams werden in der Lage sein, die Antwort oder Entscheidung des Agenten mit der Kette der von ihm verwendeten Dienste zu verknüpfen, anstatt jede Ebene mit einem separaten Tool zu behandeln.
Dieser Trend beseitigt jedoch nicht die Notwendigkeit von Kontrollen. Die Quelle erläutert, dass die langfristige Vision in Software besteht, die sich selbst warten und verbessern kann, während Menschen die abschließende Überprüfung behalten. Außerdem bezieht sich die genannte Annahmequote von Pull Requests auf die Erfahrung von Arize und ein bestimmtes Tool und beweist nicht, dass selbstständige Fehlerbehebung für jede Produktionsumgebung geeignet ist. Fragen zu Berechtigungen, zur Sicherheit von Änderungen und zu den Grenzen der Maßnahmen, die ein Agent ausführen darf, bleiben entscheidende Faktoren, bevor automatisierte Analyse in eine direkte Änderung der Systeme umgewandelt wird.