Design modernes Alerting-Systeme für Observability-Teams
Alerting ist ein Reaktionssystem, kein Lärmsystem.
Alerting wird viel zu oft als Monitoring-Funktion beschrieben. Diese Einordnung ist zwar bequem, verdeckt aber das eigentliche Problem.
Observability
Strukturiertes Logging in Go mit slog für Observability und Alerting
Abfragbare JSON-Logs, die mit Traces verknüpft sind.
Logs sind eine Debugging-Schnittstelle, die Sie noch verwenden können, wenn das System im Brand ist. Das Problem ist, dass reine Text-Logs schlecht altern: Sobald Sie Filterung, Aggregation und Alarmierung benötigen, beginnen Sie, Sätze zu parsen.
Überwachung der LLM-Inferenz im Produktivumfeld (2026): Prometheus und Grafana für vLLM, TGI und llama.cpp
Überwachen von LLMs mit Prometheus und Grafana
LLM-Inferenz sieht aus wie „nur eine weitere API" – bis die Latenzspitzen auftreten, Warteschlangen sich stauen und Ihre GPUs eine Speichernutzung von 95 % haben, ohne dass eine offensichtliche Erklärung dafür vorhanden ist.
Observability für LLM-Systeme: Metriken, Traces, Logs und Testing in der Produktion
End-to-End-Beobachtbarkeitsstrategie für LLM-Inferenz und LLM-Anwendungen
LLM-Systeme versagen auf Arten, die herkömmliches API-Monitoring nicht aufdecken kann – Warteschlangen füllen sich stillschweigend, der GPU-Speicher sättigt lange bevor die CPU ausgelastet wirkt, und die Latenz steigt im Batching-Layer an, nicht im Anwendungslayer.
Observability in der Produktion: Leitfaden für Monitoring, Metriken, Prometheus und Grafana (2026)
Metriken, Dashboards, Logs und Alerting für Produktionssysteme – Prometheus, Grafana, Kubernetes und KI-Workloads.
Beobachtbarkeit ist das Fundament zuverlässiger Produktionsumgebungen.
Ohne Metriken, Dashboards und Alarmierung treiben Kubernetes-Cluster unbeobachtet umher, KI-Workloads fallen still aus und Latenzverschlechterungen werden übersehen, bis Benutzer sich beschweren.