데이터도그 LLM 관찰 문서: 감사 도구의 적용

Datadog LLM 관측가능성 문서 를 읽는 유용한 방법은 모든 중요한 요인 단계가 눈에 띄는 것을 증명하는 것이 아니라 버전된 기기 계약으로 이루어집니다. 흔적을 신뢰하기 전에 네 가지를 확인하세요: 프레임워크와 트래서 버전은 함께 지원되고, 정확히 하나의 설정 경로가 활성화되고, 샘플링은 건강 결정에 필요한 증거를 보존하고, 모든 외부 효과는 결정적인 결과 수신을 가지고 있습니다. 이 차이점은 중요한 이유는 겉으로 보기에 완전한 추적은 여전히 사용자 지정 데이터베이스 작성, 지원되지 않은 통합, 합법적인 승인 대기, 또는 실종되는 결과물을 숨길 수 있기 때문입니다. 아래의 감사는 그 격차들을 8개의 명백한 판결로 바꾸어 놓습니다. 명령어, 응답, API 키, 고객 데이터 등을 사용하지 않습니다. 데시보드 아닌 지원 계약으로 시작하세요 Datadog의 에이전트 관찰력 개요는 애플리케이션 요청이 흔적으로 표시되고 범위는 선택이나 작업 흐름 단계를 나타냅니다. 이것이 지연시간, 오류, 토큰 사용 및 에이전트를 통한 경로를 조사하는 올바른 모델입니다. 임의의 신청이 완전히 기조된다고 약속하는 것은 아닙니다. 자동 기기 참조는 자동 추적을 지원된 프레임워크와 라이브러리로 제한합니다. 그것은 명시적으로 다른 API 호출, 데이터베이스 질문, 그리고 내부 기능을 위한 수동 기기 운영자를 지시합니다. 문서를 네 개의 연결된 계약으로 취급한다. 계약 기록할 증거 녹색 흔적이 숨길 수 있는 실패 호환성 실행시간, 프레임워크 버전, 트래커 버전, 모듈 모드 지원되지 않은 코드 경로는 부분 또는 전혀 랜드를 방출한다 스타트업 하나의 설정 방식, 장소, 응용 프로그램 이름, 운송 복제 초기화 또는 잘못된 목적지로 전송된 데이터 커버링 샘플링 정책과 눈에 띄어야 할 작업의 설명서 필요한 건강 현상이 샘플링되거나 기기를 사용하지 않는 경우 결과 대기 영수증 및 목적지별 완료 영수증 대리인은 완료된 것을 보고하지만 요청된 효과는 없습니다. 이러한 계약은 날짜가 있는 문서 촬영과 비교되어야 합니다. 2026년 7월 30일, Datadog의 파이썬 테이블은 LangGraph =0.2.23 를 ddtrace =3.10.1 로 나열했다. 같은 페이지에서는 다른 프레임워크와 언어에 대한 다른 최소 사항을 나열했습니다. 우리는 최신 패키지를 설치했습니다 따라서 이 정확한 애플리케이션/트래서 쌍이 확인된 지원 줄에 부합하는 것보다 더 약한 증거입니다. SDK 참조는 또 다른 한계를 추가합니다. Python 명령 줄 설정은 ddtrace run 와 LLMObs.enable() 와 코드 설정은 대안입니다. 코드 섹션에서는 그것들을 결합하지 말라고 경고합니다. 또한 참조는 DD LLMOBS SAMPLE RATE 를 폭로하고, 이는 추적 유지가 본질적인 건강 보장보다는 사업자의 결정이라는 것을 의미합니다. 8건의 기기감사를 실시 감사 장비는 하나의 지원 줄인 Python, LangGraph 0.2.23 , 그리고 ddtrace 3.10.1 를 수정하고, 각각의 운영 사실을 변경합니다. 아래 구조를 instrumentation cases.json 로 저장하고 기록된 출력에서 설명된 8가지 조건으로 cases 배열을 확장합니다. audit datadog instrumentation.mjs 에서 이 결정 규칙을 사용하십시오: 감사를 수행: 기록된 경기는 8개의 경기를 평가하고 예상된 8개의 판결과 일치했습니다. 체크의 순서는 고의적인 것입니다. 호환성이 우선입니다. 왜냐하면 지원되지 않은 쌍에서 부족한 span이 응용 프로그램 실패로 진단되지 않아야 하기 때문입니다. 시작은 다음으로 시작됩니다. 왜냐하면 두 개의 설정 경로는 모호한 수집 상태를 만듭니다. 커버리지는 제대로 초기화된 트레이저는 여전히 필요한 증거를 생략할 수 있기 때문입니다. 기다림과 결과 확인은 마지막에 올라갑니다. 왜냐하면 그들은 일을 설명하기 때문에, 텔레메트리 운송은 아닙니다. 이것은 구성 및 증거 계약 감사입니다. 그것은 Xnot 를 Datadog 임대자와 연결하거나 섭취를 증명합니다. 그 시간이 지나면, 카나리 랜을 보내서 예상되는 뿌리 및 자식 랜드는 의도된 응용 프로그램, 장소, 환경 및 시간 창 아래 나타난다는 것을 확인합니다. 샘플링을 커버링 결정으로 한다 Datadog는 구성 가능한 Agent Observability 샘플 비율을 기록합니다. 샘플링은 완전한 진단 흔적이 비싸면 유용하지만 엄격한 운영 결과를 초래합니다. 샘플링된 흔적의 부재는 실행, 도구 호출 또는 실패의 부재를 증명할 수 없습니다. 건강 결정이 모든 실행을 포함해야 할 때 두 가지 증거 경로를 유지하십시오: 1. 진단 흔적 샘플링이 가능합니다. 그들은 조사에 필요한 풍부한 스펙트럼 세부 사항을 보존합니다. 2. 의무적인 건강 영수증 는 콤팩트하고 샘플링되지 않습니다. 그들은 실행 신분, 주, 신선함, 대기 소유, 예상 목적지 및 결과 확인 상태를 기록합니다. 이 장치가 coverage gap 를 반환하는 경우 sampleRate 는 1 보다 낮으며 의무적인 건강 리저가 존재하지 않습니다. 그것은 달리는 실패라고 부르지 않습니다. 올바른 결론은 더 좁습니다. 사용 가능한 증거는 모든 건강 주장을 뒷받침할 수 없습니다. 이것은 또한 일반적인 경고 오류를 방지합니다. 실종된 샘플 추적은 운영자에게 장애로 표시되지 않아야 합니다. 먼저 샘플이 없는 공짜 영수증, 공짜 시간 심장 박동, 수집 신선도를 비교해 보세요. 이용자에게 관련 있는 오류를 입증하거나 명시된 기간이 지나면 사용할 수 없는 경우에만 증폭한다. 효과 경계에 수동 스랜을 추가 자동적인 기기들은 출발점입니다. 사업의 결과를 지도로 만드는 것이 아닙니다. 에이전트가 지원된 모델과 도구를 호출하고 write release manifest 라는 내부 함수를 실행한다고 가정해보자. 모델과 도구 범위는 정상적으로 완료 될 수 있으며 마지막 기능은 침묵으로 실패합니다. 롤링 전에 작은 동작 매니페스트를 작성합니다. 감사는 필요한 작업에 자동 또는 수동적인 커버리가 없는 경우 instrumentation gap 를 반환합니다. 이 문제를 해결하기 위해 모든 보조 기능에 스탠을 추가하지 마십시오. 운용자의 결정을 변화시키는 도구 경계는: 서비스 간 호출, 내구성 글쓰기, 권한 확인, 승인 전환, 외부 효과로 재시험 및 목적지 확인. 가장 강력한 영수증은 목적지에서 가져와야 합니다. 파일에 대해 예상되는 경로를 확인하고 소화하십시오. 당첨 요청에 대해서는 PR 및 필요한 체크에 대한 호스팅 서비스를 문의하십시오. 메시지의 경우 제공자의 승인된 식별자를 저장하고 작업 흐름이 요구할 때 전달을 조정하십시오. 사실 없이 종료된 기간은 활동 증거입니다. 꽉 막혀있다고 잘못 표시하는 대신 기다려야 합니다. 에이전트 흔적은 종종 긴 휴식기를 포함합니다. 어떤 것들은 실패; 다른 것들은 누군가, 공급자, 또는 일정한 창을 기다림입니다. 기간만으로는 그들을 구별할 수 없습니다. 정당한 대기에는 작은 영수증이 필요합니다. 소유자, 임기 및 재개 가능한 신분 없이, 기기는 ambiguous wait 를 반환합니다. 증거가 부족하기 때문에 즉시 stuck 를 반환하지 않습니다. 유효한 영수증으로, 시범기간까지 감시가 조용하게 유지되고, 적절한 사람에게 요청을 전달하고, 나중에 작업이 재개되었다는 것을 확인할 수 있습니다. 이러한 구별은 사업자가 다시 시도함으로써 건강한 일을 회복하지 못하게 합니다. 외부 효과 경계에서 안전하지 않은 재 시도는 원래 실행이 확인을 기다리고있을 때에도 복제 티켓, 메시지, 결제 또는 배포를 만들 수 있습니다. Datadog 추적과 결과 인증을 함께 읽으십시오 데이터닷그 추적을 사용하여: 예상된 프레임워크와 모델 호출이 나타났습니까? 어떤 기간은 실패하거나 느려지거나 특이한 토큰을 소비했습니까? 이 트레이스 나무는 부모와 자녀의 기대 구조를 보존했습니까? 증거는 신선하고 의도된 신청과 연관되어 있습니까? 별도의 건강 영증을 사용하여: 이 때 달리는 것이 예상되었나요? 작동하고, 기다리고, 갇혀, 불확실하거나 완성되었나요? 필요한 모든 효과가 한 번 발생했나요? 목적지는 약속된 결과를 포함합니까? 최종 장치는 의도적으로 불편하다: 추적 경로가 지원되고, 설정이 깨끗하고, 샘플링이 완료되고, 어떤 작업도 빠지지 않습니다그러나 실행은 결과 인증을 받지 않고 complete 를 주장합니다. 그 판결은 false green 입니다. 그 경계는 지켜야 합니다. 데이터도그는 상세한 추적, 평가, 지연, 오류 및 토큰 증거를 제공할 수 있습니다. 귀하의 신청서는 여전히 성공이란 무엇인가를 정의하고 그 결과를 확인해야 합니다. Sidewisp는 제품 방향에 건강 우선분별을 적용합니다. 활동은 유용한 진보가 아니며 기다림은 자동적으로 갇혀 있지 않으며 명령이 완료되는 것은 검증된 결과가 아닙니다. Sidewisp는 현재 비공개 프리뷰 단계입니다. 생산 모니터링 어댑터는 일반적으로 오늘날 배송되지 않습니다. 공공 사이트는 초기 접근 경험과 제품 시범입니다. 실용적인 배포 순서는 짧습니다. 문서의 날짜를 정지하고, 지원 줄을 기록하고, 하나의 시작 경로를 선택하고, 샘플링 경계를 선언하고, 필요한 효과 동작을 목록으로 나열하고, 8 개의 고정된 장치를 재생하고, 라이브 캐나리어를 전송하고 목적지를 확인합니다. 이 모든 영수증이 합의된 후에야 녹색 흔적이 녹색 요인 건강 판결이 될 수 있습니다.