New Relic 将可观测性能力扩展至 DeepSeek

New Relic 已将其可观测性平台扩展至 DeepSeek，帮助企业简化使用开源大语言模型开发、部署和监控生成式 AI 应用的流程。

随着 Gartner 预测到 2026 年将有超过 80% 的企业会使用或部署生成式 AI 应用，此举正是为了满足企业在日益复杂的 AI 领域中的迫切需求。

New Relic 首席执行官 Ashan Willy 表示："在当今竞争激烈的环境中，组织面临着做出明智 AI 实施决策的压力。可观测性通过提供 AI 技术栈的全面可视化来解决这一问题。我们正在扩展平台以支持使用 DeepSeek 构建的 AI 应用，使企业能够自信地决定部署哪些 AI 模型以及如何最有效地使用它们。"

Willy 补充说，DeepSeek 的成本效益模型与 New Relic 在可观测性和应用性能监控 (APM) 方面的专业知识相结合，可以为企业在快速发展的 AI 市场中提供显著优势。

New Relic 与 DeepSeek 的集成扩充了其拥有超过 60 个 AI 集成的生态系统，包括最近新增的 Nvidia Inference Microservices (NIM) 和 Amazon Bedrock。该平台还支持与 OpenAI、Claude、Langchain 和 Pinecone 等主要 AI 参与者的集成。

AI 应用带来了技术栈复杂性、安全性问题和潜在成本超支等挑战。New Relic 的 AI 监控提供了 AI 技术栈的全面概览，在遵守数据隐私要求的同时跟踪吞吐量、延迟和成本等指标。它还跟踪服务和模型之间的请求流，以提供对 AI 应用运作机制的深入洞察。

在开源模型如 DeepSeek 带来新的安全风险的同时，对可观测性能力的需求也在不断增长。

Sophos 全球首席技术官 Chester Wisniewski 表示："DeepSeek 的可访问性使得善意用户和恶意行为者都能够进行探索。与 Llama 类似，其防护机制可以被很大程度地移除。这可能被网络犯罪分子滥用，尽管需要承认运行 DeepSeek 需要大量资源。"

Wisniewski 还强调了由于 DeepSeek 的成本优势而预期的广泛采用可能带来的隐私风险："对于公司来说，进行全面的风险评估至关重要，包括可能整合 DeepSeek 或任何未来大语言模型的产品和供应商。他们还必须确保拥有做出明智决策所需的专业知识。"

Keeper Security 的首席执行官兼联合创始人 Darren Guccione 呼应了这些担忧，敦促企业仔细评估风险，特别是当这些平台在监管环境较不透明的情况下运营时。

Guccione 说："保持对供应商合规性的可见性同样重要。确保供应商遵守认可的安全认证，如 SOC 2 (系统和组织控制 2) 和 ISO 27001，表明他们致力于健全的安全实践和监管合规。这些认证可以确保供应商维持高标准的安全性，包括遵守国际法规。"

他补充道："培养一个知情和警惕的工作场所可以显著降低风险。教育员工了解外部平台的潜在风险并强调网络安全最佳实践，使组织能够安全地在不断发展的 AI 领域中前进。"