あらゆるエージェント、あらゆる場所での可観測性：OpenTelemetryとUnity CatalogによるDatabricksでの本番環境対応トレーシング

英語原文から AI が翻訳しました。 英語版を見る

* 問題点：AIエージェントは膨大な量のトレースデータを生成しますが、従来の可観測性ツールでは、そのデータの保持が高価になり、ガバナンスが困難で、評価および分析ワークフローでの使用が難しくなります。 * 解決策：Databricksは、フルマネージドのサーバーレス取り込みパスを介して、OpenTelemetry（OTel）トレースをUnity Catalogテーブルに直接書き込むことをサポートするようになりました。 * 利点：トレースをレイクハウスに直接取り込むことで、チームはガバナンスされ、分析可能な可観測性データを長期保存し、統一された評価および監視ワークフローを利用でき、OTelインフラストラクチャを運用する必要がありません。 * 結果：本番環境のトレースは分析と評価にすぐに利用できるようになり、実際の使用状況、モデル評価、継続的な改善の間でより迅速な反復ループが可能になります。