Anwendungsfall · Teams mit ML-Modellen in Produktion.
MLOps
Standard-APMs verstehen kein Per-Feature-Drift / keine Inference-Latency.
Was Unimoni bietet
OTLP-Ingestion + Custom-Metriken via SDK. Anomaly Detection für Drift-Signale.
Konkret
- ✓OTLP-Receiver
- ✓Custom-Metriken via REST oder OTLP
- ✓Anomaly-Rules: aktuell vs. Baseline mit σ-Schwelle
- ✓Multi-Region für Multi-Model-Deploys
So funktioniert es
Beliebige Metriken
Der OTLP-Receiver und REST nehmen Custom-Modell-Metriken an: Inference-Latency, Per-Feature-Drift, Tiefe der Inference-Queue.
Anomalien
Anomaly-Rules vergleichen den aktuellen Wert mit einer Baseline per σ-Schwelle — ein Drift-Signal feuert ohne handgetunte Schwellen.
Skalierung
Multi-Region für Multi-Model-Deploys; der Preis wächst nicht mit der Zahl der Features oder ihrer Cardinality.