可観測性

オブザーバビリティ（可観測性）とは、システム内部の状態に関する忠実度の高いデータを提供するようにシステムを設計および実装し、チームがその挙動を効果的に調査、デバッグ、および理解できるようにするプラクティスです。人工知能（AI）および機械学習（ML）のコンテキストでは、単純なモニタリングを超えて、複雑なモデルとデータパイプラインに関する深い洞察を可能にします。定義済みのパフォーマンス指標を追跡するだけでなく、オブザーバブルなシステムは、モデルのデプロイメント後に新しい質問をしたり、未知の問題を診断したりできる、豊富な調査可能なデータを提供します。

オブザーバビリティ vs. モニタリング

可観測性とモデル監視は、しばしば一緒に使用されますが、異なる概念です。

• 監視とは、既知の故障モードを監視するためにデータを収集および分析するプロセスです。エラー率が5%を超える、または推論レイテンシが200msを超えるなど、特定の、事前定義されたしきい値に対するアラートを設定します。これは、何かがおかしいかどうかを教えてくれます。
• 可観測性は、これまで問題を見たことがなくても、何かがなぜ間違っているのかを理解できるシステムのプロパティです。詳細なログ、メトリック、およびトレースを使用して、探索的分析と根本原因の特定を可能にします。可観測なシステムとは、より多くの情報を収集するために新しいコードを配布しなくてもデバッグできるシステムです。この機能は、本番環境でのAIシステムの予測不可能な性質を管理するために不可欠です。

オブザーバビリティの3つの柱

オブザーバビリティは通常、3つの中核となるテレメトリデータタイプに基づいて構築されます。

1. ログ: これらは、イベントの不変でタイムスタンプ付きの記録です。MLシステムでは、ログは個々の予測リクエスト、データ検証エラー、またはシステム構成の変更をキャプチャする場合があります。従来のロギングは単純なテキストにすることができますが、（JSON形式などでの）構造化ロギングにより、ログのスケーリングと分析がはるかに容易になります。
2. メトリクス：これらは、時間の経過とともに測定されたデータの数値表現です。MLシステムの主要なメトリクスには、モデルの精度、予測スループット、CPU/GPU使用率、およびメモリ使用量が含まれます。Prometheusのような時系列データベースは、このデータの保存とクエリに一般的に使用されます。
3. トレース： トレースは、システム内のすべてのコンポーネントを通過する単一のリクエストまたはトランザクションの詳細なビューを提供します。コンピュータビジョンパイプラインでは、トレースは、取り込みと前処理からモデル推論、後処理まで、単一の画像を追跡し、各ステップで費やされた時間を示します。これは、分散システムのボトルネックとエラーを特定するために非常に重要です。

AIシステムにおいて可観測性が重要な理由

深層学習モデルは非常に複雑で不透明になる可能性があり、現実世界での動作を理解することが困難です。可観測性は以下にとって不可欠です。

• デバッグとトラブルシューティング: Ultralytics YOLO11のようなモデルが誤った予測をした場合、可観測性ツールは、入力データとモデルのアクティベーションを追跡して、原因を理解するのに役立ちます。
• ドリフトの検出: AIモデルは、データドリフト（本番データの分布が学習データから変化した場合）またはコンセプトドリフトにより、時間の経過とともに性能が低下する可能性があります。オブザーバビリティは、データ分布とモデルの性能を監視することで、これらの変化を検出するのに役立ちます。
• 信頼と公平性の確保：ヘルスケアにおけるAIのような機密性の高いアプリケーションでは、オブザーバビリティはモデルの決定の明確な監査証跡を提供することにより、説明可能なAI（XAI）とAIの透明性をサポートします。これは、規制遵守とステークホルダーとの信頼構築に不可欠です。
• パフォーマンスの最適化: リソースの使用状況とレイテンシを追跡することで、チームはモデルの効率を最適化し、運用コストを削減できます。これはMLOpsの重要な目標です。

実際のアプリケーション

1. 自動運転車: 自動運転車は、リアルタイムの物体検出のために知覚モデルを使用します。可観測性ツールは、センサーから意思決定まで、カメラフレームをシステム全体で追跡します。夕暮れ時に車両が歩行者を検出できなかった場合、エンジニアはトレースを使用して、画像の前処理ステップでの遅延が原因であったかどうかを確認できます。また、さまざまな時間帯の検出信頼性スコアのメトリクスを分析して、システム上の問題を特定することもできます。
2. Retail Inventory Management: スマートリテールシステムは、カメラを使用して棚の在庫を監視します。可観測性プラットフォームは、棚ごとに検出された製品数、API呼び出しの頻度、予測のレイテンシーを追跡します。システムが特定の商品について誤った在庫レベルを報告した場合、開発者はその商品のSKUのトレースをフィルタリングし、ログに記録された画像と予測スコアを調べて、照明の不良または異常なパッケージングが問題の原因であるかどうかを判断できます。これにより、迅速な診断と、より優れたデータ拡張による再トレーニングが可能になります。

ツールとプラットフォーム

オブザーバビリティの実装には、特殊なツールとプラットフォームがしばしば必要となります。Grafana（可視化）、Loki（ログ）、Jaeger（トレース）のようなオープンソースソリューションが一般的です。OpenTelemetryは、計測のためのベンダーニュートラルな標準を提供します。Datadog、New Relic、Dynatraceのような商用プラットフォームは、統合されたソリューションを提供します。MLflow、Weights & Biases、ClearMLのようなMLOpsプラットフォームには、実験の追跡やモデルの監視のための機能が含まれていることがよくあります。Ultralytics HUBは、トレーニングの実行とデプロイされたモデルの管理を容易にし、メトリクスの可視化のためにTensorBoardのようなツールと統合します。これは、モデルのトレーニング段階におけるオブザーバビリティの重要な側面です。