让AI“透明”起来：可观测性如何量化AI的“工作质量”？

在云上部署AI服务时，“可观测性”是运维的基础。但对于AI系统，传统的监控指标（CPU、内存、请求量）远不足以反映其“工作质量”。一个AI服务可能在基础设施层面一切正常——CPU利用率不高、内存充足、请求量稳定——但输出的答案却可能是错误的、带有偏见的，甚至是“幻觉”。