KLA vs Fiddler
Fiddler is strong for AI observability, monitoring, and guardrails programs. KLA focuses on workflow decision governance (checkpoints + queues) and verifiable evidence exports.
Tracing is necessary. Regulated audits usually ask for decision governance + proof: enforceable policy gates and approvals, packaged as a verifiable evidence bundle (not just raw logs).
For ML platform, compliance, risk, and product teams shipping agentic workflows into regulated environments.
Dernière mise à jour: 17 déc. 2025 · Version v1.0 · Pas d'avis juridique.
À qui s'adresse cette page
Un cadrage côté acheteur (pas un dunk).
For ML platform, compliance, risk, and product teams shipping agentic workflows into regulated environments.
À quoi sert réellement Fiddler
Fondé dans leur travail principal (et où il se chevauche).
Fiddler is built for AI observability and monitoring: tracking performance, risk signals, and guardrail outcomes across AI systems. It is a strong fit when your program starts with measurement and reporting.
Chevauchement
- Both can support risk/quality measurement programs and ongoing monitoring signals.
- Both can support "prove it" conversations. The difference is whether proof is packaged from workflow decisions or assembled from monitoring outputs.
- Both can be used together: monitoring for broad coverage, and a control plane for enforcing approval gates in specific workflows.
Les points forts de Fiddler
Reconnaître ce que l'outil fait bien, puis le séparer des produits livrables de la vérification.
- Unified AI observability positioning (monitoring, evaluation, safety/guardrails framing).
- Strong fit when the program starts with model/agent monitoring, reporting, and guardrail signals.
Lorsque les équipes réglementées ont encore besoin d'une couche séparée
- Decision-time workflow governance: who can approve/override/stop an agent action, and how that gate is enforced.
- Policy checkpoints embedded in the workflow that can block/review/allow actions (with evidence of enforcement).
- Deliverable-shaped evidence exports (Annex IV mapping + oversight records + manifest + checksums), not only monitoring dashboards.
Out-of-the-box vs build-it- yourself
Un juste partage entre ce qui expédie comme le workflow primaire et ce que vous assemblez à travers les systèmes.
Clé en main
- Monitoring and reporting across AI systems (quality, safety, and risk signals).
- Guardrail and evaluation framing for responsible AI programs.
- Dashboards/alerts for continuous monitoring and incident response workflows.
Possible, mais vous le construisez
- A decision-time gate that blocks high-risk workflow actions until approved (with escalation and override rules).
- Workflow decision records (approvals/overrides) tied to business actions, not just model outputs.
- A packaged evidence bundle export mapped to Annex IV/oversight deliverables, with verification artifacts.
- Retention and integrity controls for long-lived audit records.
Exemple concret de workflow réglementé
Un scénario qui montre où chaque couche correspond.
Credit underwriting recommendation
An agent proposes approve/deny decisions with supporting rationale. Monitoring tells you how the system behaves over time; regulated workflows often also require a decision-time gate before the final decision is issued.
Où Fiddler aide
- Monitor drift, performance regressions, and guardrail outcomes across models and cohorts.
- Trigger investigations when risk signals breach thresholds.
Où KLA aide
- Enforce an approval checkpoint before a high-impact decision is issued or acted on.
- Capture who approved/overrode the recommendation (and what they saw) as an auditable decision record.
- Export a verifiable evidence pack for reviewers and auditors (manifest + checksums).
Décision rapide
Quand choisir (et quand acheter les deux).
Choisissez Fiddler lorsque
- Your primary requirement is broad AI monitoring and reporting across many models.
- You are building a measurement program first and governance controls later.
Choisissez KLA lorsque
- You need to govern workflow actions (not only monitor models) with approvals and policy gates.
- You need evidence packs with integrity verification for audits.
Quand ne pas acheter KLA
- You only need monitoring dashboards and alerts and don’t require approval queues or evidence exports.
Si vous achetez les deux
- Use Fiddler to understand performance and risk signals.
- Use KLA to enforce controls at decision time and export the evidence pack auditors ask for.
Ce que KLA ne fait pas
- KLA is not designed to replace broad AI monitoring platforms for organization-wide reporting.
- KLA is not a request gateway/proxy for model access.
- KLA is not a prompt experimentation suite.
La boucle de commande de KLA (Gouvern / Mesure / Prouve)
Qu'est-ce que « preuve de qualité d'audit » signifie dans les produits primitifs.
Gouverner
- Les points de contrôle qui bloquent ou exigent un examen des mesures à haut risque.
- Files d'attente d'approbation contextuelles par rôle
Mesure
- Examens d'échantillonnage selon le degré de risque (base + éclatement pendant les incidents ou après les changements).
- Suivi des quasi-incidents (étapes bloquées / presque bloquées) comme signal de contrôle mesurable.
Prouvez
- Piste d'audit infalsifiable, en append-only, avec horodatage externe et vérification de l'intégrité.
- Les paquets d'exportation Evidence Room (manifest + checksums) permettent aux vérificateurs de vérifier indépendamment.
Remarque : certains contrôles (SSO, examen workflows, fenêtres de rétention) dépendent du plan. Voir / prix.
Liste de contrôle de la DP (téléchargeable)
Un artefact d'achat partageable (contenu de référence).
# Liste de contrôle de la DP : KLA vs Fiddler Utilisez ceci pour évaluer si l'outillage « observabilité / passerelle / gouvernance » couvre réellement les produits livrables de la vérification pour l'agent réglementé workflows. ## Doit avoir (produits livrables de la vérification) - Cartographie des exportations de type Annex IV (champs de documentation technique -> preuves) - Dossiers de surveillance humaine (attentes d'approbation, escalade, interventions) - Plan de surveillance après la mise en marché + politique d'échantillonnage en fonction du risque - Histoire de vérification évidente (vérifications d'intégrité + rétention longue) Demandez Fiddler (et votre équipe) - Can you enforce decision-time controls (block/review/allow) for high-risk actions in production? - How do you distinguish “human annotation” from “human approval” for business actions? - Can you export a self-contained evidence bundle (manifest + checksums), not just raw logs/traces? - What is the retention posture (e.g., 7+ years) and how can an auditor verify integrity independently? - How do you connect monitoring signals to enforceable workflow gates and a packaged evidence export for audits?
Sources & références
Références publiques utilisées pour garder cette page exacte et équitable.
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