AI Dictionary › Fondamenti AI
Observability is the ability to understand a system's internal state from the signals it emits. It goes beyond traditional monitoring: monitoring answers predefined questions (is the server up?), observability lets you investigate unforeseen ones (why does this specific user get slow responses only on Tuesdays?).
Observability is the ability to understand a system's internal state from the signals it emits. It goes beyond traditional monitoring: monitoring answers predefined questions (is the server up?), observability lets you investigate unforeseen ones (why does this specific user get slow responses only on Tuesdays?).
It rests on three pillars: logs (recorded discrete events), metrics (numeric values aggregated over time, like requests per second) and distributed traces (the journey of a single request through every service it touches). Tools like OpenTelemetry, Prometheus and Jaeger collect and correlate these signals, making it possible to reconstruct what actually happened.
In AI, observability has become a discipline of its own: dedicated platforms trace prompts, responses, token costs, latencies and answer quality for LLMs, while for agents they trace decision chains and tool calls. It is the technical foundation of AI governance: you can only govern what you can observe. Beyond AI, it is standard practice in any microservices architecture.
The term comes from control theory: the Hungarian mathematician Rudolf Kalman formalized it in 1960, defining a system as observable when its internal state can be inferred from its outputs. Software engineering adopted it in the 2010s, driven by the infrastructure teams of large web platforms and by figures like Charity Majors, co-founder of Honeycomb, who popularized its distinction from plain monitoring.
L'observability (osservabilità) è la capacità di capire lo stato interno di un sistema a partire dai segnali che emette all'esterno. Va oltre il monitoraggio tradizionale: il monitoring risponde a domande predefinite (il server è su?), l'observability permette di indagare domande impreviste (perché questo utente specifico riceve risposte lente solo il martedì?).
Si fonda su tre pilastri: i log (eventi discreti registrati), le metriche (valori numerici aggregati nel tempo, come richieste al secondo) e le tracce distribuite (il percorso di una singola richiesta attraverso tutti i servizi che tocca). Strumenti come OpenTelemetry, Prometheus e Jaeger raccolgono e correlano questi segnali, permettendo di ricostruire cosa è successo davvero.
Nell'AI l'observability è diventata una disciplina a sé: piattaforme dedicate tracciano prompt, risposte, costi in token, latenze e qualità delle risposte degli LLM, mentre per gli agenti si tracciano catene di decisioni e chiamate a strumenti. È il fondamento tecnico della governance AI: si governa solo ciò che si osserva. Fuori dall'AI è pratica standard in ogni architettura a microservizi.
Il termine viene dalla teoria del controllo: il matematico ungherese Rudolf Kalman lo formalizzò nel 1960, definendo osservabile un sistema il cui stato interno è deducibile dagli output. L'ingegneria del software lo ha adottato negli anni 2010, con la spinta dei team infrastrutturali delle grandi piattaforme web e di figure come Charity Majors, cofondatrice di Honeycomb, che ne ha divulgato la distinzione dal semplice monitoring.
From our network
HSE Genius — AI for Safety Data Sheets
Extract SDS data, H phrases and ECHA compliance checks in seconds, powered by AI.
Visit hsegenius.com →From the Agora Intelligence blog
📱 Download the Android app (beta) iOS coming soon
Say what you mean. Get what you need.
Grace Certified — the AI coach that trains and certifies your prompt engineering — by Agora Intelligence.