Le pionnier des logiciels d'observabilité, Grafana Labs Inc., fait preuve de force sur le marché en pleine émergence des outils de surveillance de l'intelligence artificielle avec une série de mises à jour de sa plate-forme Grafana Cloud annoncées aujourd'hui à ObservabilityCON 2026.
La startup a annoncé une nouvelle suite d'agents d'IA, notamment Assistant Watchers pour surveiller les charges de travail d'IA et les agents autonomes, et Grafana Cloud Agents pour résoudre les problèmes, en plus de diverses améliorations plus larges axées sur la surveillance et la compréhension des données de télémétrie de l'IA.
Grafana s'est d'abord fait un nom dans le domaine de l'observabilité traditionnelle avec sa plateforme open source Grafana, et depuis le début de l'année, il a pivoté de manière agressive pour se concentrer spécifiquement sur l'observabilité de l'IA. La pile Grafana originale a été conçue pour surveiller l'infrastructure cloud et les applications logicielles d'antan, et la startup a été l'une des premières à reconnaître que les applications d'IA générative se comportent très différemment.
Étant donné que les applications traditionnelles fonctionnent très différemment, les anciens outils d’observabilité avaient du mal à fournir davantage d’informations sur les modèles et les agents d’IA, ce qui les rendait difficiles à déboguer. La solution de Grafana consiste à traiter les sessions d'agent et les conversations de grands modèles de langage comme des signaux de télémétrie standard, similaires aux journaux, métriques et traces associés aux applications traditionnelles. De cette façon, les clients peuvent surveiller les performances de ces systèmes dans le contexte de leur infrastructure informatique plus large.
Face à l’essor des agents autonomes qui effectuent des tâches de plus en plus complexes pour le compte des humains, Grafana répond en lançant des agents d’IA hautement spécialisés, spécialement conçus pour observer le comportement de ces systèmes. La société a déclaré qu'elle s'orientait vers des « opérations agents », et un élément clé de cette poussée réside dans ses nouveaux Assistant Watchers, qui sont des agents permanents conçus pour observer et apprendre les modèles de télémétrie normaux d'autres agents et signaler les anomalies dans leur comportement avant que des problèmes plus importants ne surviennent.
Aux côtés des Assistant Watchers, il lance également Grafana Cloud Agents en avant-première, qui fournissent un environnement contrôlé dans lequel l'IA peut analyser le code dans le contexte de son comportement de production et préparer des correctifs logiciels pouvant être examinés par des humains. Parallèlement, Pages est une nouvelle fonctionnalité qui permet aux équipes de créer des visualisations personnalisées, semblables à des applications, des charges de travail d'IA, qui fournissent des informations plus approfondies que ses tableaux de bord standard.
Mat Ryer, directeur principal de l'IA à Grafana, a déclaré que les entreprises souhaitent que les agents d'IA prennent davantage le relais des humains, mais que pour ce faire, elles ont besoin à la fois de preuves et de contrôle à chaque étape. « Les observateurs découvrent les problèmes émergents, les enquêtes aident à les diagnostiquer et les agents cloud préparent des correctifs pour un examen humain », a-t-il déclaré. « Ensemble, ils rendent Grafana Cloud plus autonome, en regroupant la détection, le diagnostic et l'action proposée dans un seul flux de travail, fondé sur la propre télémétrie de l'équipe.
Les agents de Grafana sont peut-être assez sophistiqués, mais l'entreprise reconnaît que l'observabilité doit faire plus que simplement sécuriser les charges de travail d'IA. L’un des problèmes qu’il cherche à résoudre est le coût de l’exécution de l’IA dans le cloud. Pour ce faire, il introduit des améliorations des performances des requêtes dans Grafana Cloud Logs, basées sur la technologie obtenue grâce à sa récente acquisition de Logline. Cela permet une recherche en texte intégral plus rapide sur des données à basse fréquence telles que des identifiants de requêtes spécifiques, sans frais supplémentaires, a déclaré Grafana.
Une autre mise à jour est la nouvelle archive de journaux adaptatifs au sein de la suite de télémétrie adaptative de Grafana, qui permet aux utilisateurs d'entreprise d'acheminer les journaux vers leurs propres compartiments de stockage d'objets en utilisant des formats de données ouverts afin de pouvoir conserver les données d'observabilité à moindre coût pour de futures enquêtes et contrôles de conformité.
Enfin, a déclaré Grafana, l'entreprise tente d'offrir une visibilité complète sur l'IA et les charges de travail cloud traditionnelles avec l'introduction de ses nouvelles capacités Knowledge Graph et Digital Experience Monitoring. Knowledge Graph peut connecter les dépendances de l'infrastructure et des applications avec des expériences utilisateur réelles, afin que les agents d'IA et les ingénieurs humains puissent afficher un contexte d'exécution partagé lors de l'enquête sur les problèmes. Cette capacité est renforcée par de nouveaux outils d'observabilité mobile et de relecture de session qui permettent aux équipes de voir les problèmes du point de vue de l'utilisateur.
« La plupart des équipes n'ont pas de problème de surveillance », a déclaré le directeur produit Richard Lam. « Ce qu'ils ont, c'est un problème de dette technologique : la télémétrie de chaque couche et aucun moyen de la connecter au client qu'elle affecte. Mettre un graphique de connaissances dans chaque pile Grafana Cloud et l'étendre de l'infrastructure à l'utilisateur rend l'observabilité unifiée fondamentale au lieu de quelque chose que chaque équipe doit assembler elle-même. »
Les annonces d'aujourd'hui indiquent que Grafana a une vision claire d'un avenir qui devient rapidement confus, dans lequel l'IA est utilisée à des fins d'observabilité et l'observabilité est un must pour l'IA.
