AI & Analytics

Databricks MLflow: ondersteuning voor OpenTelemetry observatie

Databricks Blog
Databricks MLflow: ondersteuning voor OpenTelemetry observatie

Samenvatting

Databricks MLflow ondersteunt nu native OpenTelemetry-observatie voor Claude Platform, met traces in Unity Catalog.

Databricks MLflow en OpenTelemetry: wat er gebeurt

Databricks MLflow is nu een ondersteunde bestemming voor native OpenTelemetry-export vanuit Claude Platform. De koppeling werkt met de Anthropic SDKs, de Messages API en Claude Managed Agents, die traces naar Databricks kunnen sturen.

Die traces leggen afzonderlijke stappen van een agent vast, zoals modelaanroepen en tool calls. Zerobus Ingest ontvangt de spans en slaat ze op in Unity Catalog-tabellen die aan een MLflow-experiment zijn gekoppeld. De functie verkeert in Public Beta.

Waarom Databricks MLflow belangrijk is

Een plausibel antwoord laat niet zien waarom een agent een belangrijke bevinding miste of dezelfde bron herhaaldelijk las. Traces maken die uitvoering zichtbaar. In MLflow kunnen teams foutieve antwoorden onderzoeken, terugkerende tool calls over runs en sessies vinden en gerelateerde gevallen naast elkaar leggen.

De combinatie met MLflow Issues ondersteunt vervolgens evaluaties met dezelfde testgevallen. Domeinexperts kunnen antwoorden beoordelen, waarna teams wijzigingen testen en nagaan of de kwaliteit verbetert en onnodig werk afneemt. Databricks MLflow brengt daarbij traces van Claude samen met traces uit andere geïnstrumenteerde diensten, zodat debugging en evaluatie via dezelfde hulpmiddelen verlopen.

OpenTelemetry fungeert als open standaard voor het verzamelen en exporteren van servicesignalen. Unity Catalog voegt toegangsbeheer toe aan de tracegegevens; gebruikers kunnen die gegevens ook met SQL bevragen. Zerobus Ingest zorgt volgens Databricks voor trace-inname met lage latentie bij hoge QPS, terwijl Unity Catalog de toegang tot gevoelige agentgegevens beheert.

Concrete takeaway voor Databricks MLflow

Wie Claude-agenten bouwt, moet eerst een MLflow-experiment met Unity Catalog als traceopslag aanmaken. Configureer daarna de Databricks-bestemming met workspace-ID, regio en spans-tabel, en controleer de vereiste machtigingen en SQL Warehouse-configuratie. Gebruik vervolgens traces als diagnosebron vóór je agentwijzigingen beoordeelt.

Lees het volledige artikel
Meer over AI & Analytics →