随着越来越多的企业将人工智能集成到他们的基础设施和业务流程中，经常出现的问题之一是我们要了解系统是如何工作的，以及需要做出哪些改变来提高效率和生产力。人工智能的可观察性(Observability)就显得尤为重要。

专注这一应用需求的服务商WhyLabs刚刚宣布完成1000万美元的a轮投资，以帮助该公司扩大和发展其新兴的WhyLabs AI ObservatorySaaS平台、员工和运营。AI Observatory平台旨在帮助企业监控和了解其AI系统和应用程序中的情况，包括数据健康和模型健康。

WhyLabs首席执行官Alessya Visnjic表示：“在过去一年里， AI Observatory平台已经部署在物流、金融科技、营销、零售和医疗保健企业。今年10月份，开放了企业平台，并将其作为自助式SaaS提供。自从SaaS推出以来，监控的模型数量增加了两倍，还增加了24家新企业。”

这个平台能够提供可用的工具，使企业开发人员更容易监控其复杂的机器学习(ML)模型。

随着企业将ML和AI模型部署到生产中，他们面临着确保这些模型提供理想的客户体验和实现ROI的挑战。可观察性和监控能力使企业能够从人工智能中获益，避免重大失败。

现在许多ML工程师和数据科学家用人工的方式来解决ML的日常操作，比如用于检测数据中断、数据漂移或模型性能问题。而包括AWS和谷歌等云服务提供商以及Truera和Fiddler AI等专业公司，它们为自己的产品提供特定平台的监控功能。WhyLabs平台则允许企业以一种平台无关的方式监控数据和建模健康状况，同时关注隐私，并为不断增长的业务运营提供大规模的可扩展性。

据该公司称，该平台支持广泛的用例观察，如排名、推荐和个性化、文档理解、图像理解、预测和欺诈检测。

该公司表示，到目前为止，它的客户包括企业和自助服务客户，包括以人工智能为基础的初创企业和来自金融科技、物流、制造、房地产、零售、电子商务和医疗保健等一系列市场的《财富》500强企业。

企业可免费使用AI Observatory。该公司表示，它可以通过Python或Java(包括Apache Spark) ML系统的插件连接到人工智能系统。