管理されたインフラ
Cloudがトレースの取り込み、保存、ダッシュボードを処理するため、チームは可観測性データ用のサーバーを用意したりスケールしたりする必要がありません。
PandaProbe Cloudは、本番環境向けのエージェントトレーシング、eval、監視のためのPandaProbeのマネージドデプロイです。基盤となるインフラを自分たちで運用せずに、プラットフォームのトレーシング、評価、監視ワークフローを使いたいチーム向けに設計されています。
この製品は、トレースの取り込み、保存、ダッシュボード、評価実行、アクセス制御をホスト型サービスに集約します。Cloudページでは、セルフホストよりも運用が容易な選択肢として位置付けられており、価格ページには、マネージドインフラを求めるチーム向けの無料のオープンソースセルフホストオプションと有料のCloudプランが表示されています。
Cloudがトレースの取り込み、保存、ダッシュボードを処理するため、チームは可観測性データ用のサーバーを用意したりスケールしたりする必要がありません。
評価用のLLM-as-judgeモデルと埋め込みモデルはCloud内で実行されるため、これらのワークフローのために外部APIキーを接続・管理する必要がなくなります。
Cloudはトラフィックの急増、チームの拡大、エンタープライズ規模のボリュームに手動のキャパシティ計画なしで対応できるよう設計されています。
ロールベースのアクセス制御とSSOが含まれており、一元管理された権限とエンタープライズ向けのIDフローが必要なチームに適しています。
組み込みスケジューラーにより、本番トラフィックに対して日次、時間単位、またはカスタムcronスケジュールでevalを実行できます。
Cloudには専用のサポートチャネルとSLA保証が含まれており、ベンダー主導の運用を求めるチーム向けのマネージド विकल्पとして位置付けられています。
ストレージや取り込みサービスを自分で運用せずに、エージェントの挙動を計測し、トレースを確認し、ダッシュボードを利用可能にしたい場合にCloudを使います。
組み込みのevalスケジューラーを使って、ライブトラフィックに対する日次、時間単位、またはcronベースのチェックを実行し、時間とともに変化する挙動の退行を検出します。
外部のjudgeや埋め込みAPIを自前で接続せずに、構造化されたスコアリングのフィードバックが欲しい場合に、管理されたevalモデルを使います。
複数のエンジニアが一貫した権限と管理者主導のセットアップを必要とする場合に、SSOとロールベースのアクセス制御を使います。
PandaProbe Cloudは、エージェントのトレーシング、eval、監視のためのマネージド版PandaProbeです。ホストされたインフラ、管理された評価モデル、組み込みのスケジューリングとアクセス制御が含まれます。
CloudはPandaProbeによってホストおよび運用され、オープンソース版は自社でホストします。価格ページには、コア機能を自社インフラで運用したいチーム向けの無料のオープンソースオプションも表示されています。
いいえ。Cloudページでは、管理されたeval用のLLMと埋め込みモデルが含まれているため、評価のために外部APIキーを用意する必要はないと案内されています。
はい。PandaProbeには、始めやすい$0/永年のHobbyプランがあり、Cloudページではそのプランを始めるのにクレジットカードは不要と説明されています。
Cloudページでは、導入は数分で完了するとされており、管理されたインフラと、ドキュメントまたはcoding-agentワークフローを通じたインストール方法が用意されています。
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