Observability: Monitoring, Metriken, Prometheus & Grafana Guide
Metriken, Dashboards und Alerting für Produktionsumgebungen — Prometheus, Grafana, Kubernetes und AI-Workloads.
Observabilität ist in Produktionsystemen nicht optional.
Wenn Sie folgende Systeme betreiben:
- Kubernetes-Clustern
- AI-Modell-Inferenz-Arbeitslasten
- GPU-Infrastruktur
- APIs und Mikroservices
- Cloud-native Systeme
Dann benötigen Sie mehr als nur Logs.
Sie benötigen Metriken, Alarmierung, Dashboards und Systemübersicht.
Dieses Kapitel behandelt die moderne Observabilitätsarchitektur mit Fokus auf:
- Prometheus-Monitoring
- Grafana-Dashboards
- Metrikensammlung
- Alarmierungssysteme
- Produktionsmonitoring-Muster
Was ist Observabilität?
Observabilität ist die Fähigkeit, den internen Zustand eines Systems mithilfe externer Ausgaben zu verstehen.
In modernen Systemen besteht Observabilität aus:
- Metriken – quantitativen Zeitreihendaten
- Logs – diskreten Ereignisprotokollen
- Traces – verteilten Anforderungsflüssen
Monitoring ist ein Teil der Observabilität.
Monitoring teilt Ihnen mit, dass etwas falsch ist.
Observabilität hilft Ihnen, warum das der Fall ist.
In Produktionsystemen – insbesondere in verteilten Systemen – ist diese Unterscheidung von Bedeutung.
Monitoring vs. Observabilität
Viele Teams verwechseln Monitoring und Observabilität.
| Monitoring | Observabilität |
|---|---|
| Alarmiert bei überschrittenen Schwellenwerten | Ermöglicht Ursachenanalyse |
| Fokussiert auf vorgegebene Metriken | Konzipiert für unbekannte Fehlermodi |
| Reaktiv | Diagnostisch |
Prometheus ist ein Monitoring-System.
Grafana ist eine Visualisierungsschicht.
Zusammen bilden sie die Grundlage vieler Observabilitätsstapel.
Prometheus-Monitoring
Prometheus ist der etablierte Standard für Metrikensammlung in Cloud-native-Systemen.
Prometheus bietet:
- Pull-basierte Metrikensammlung
- Zeitreihenspeicher
- PromQL-Abfragen
- Integration mit Alertmanager
- Service-Discovery für Kubernetes
Wenn Sie Kubernetes, Mikroservices oder AI-Arbeitslasten betreiben, ist Prometheus vermutlich bereits Teil Ihres Stacks.
Starten Sie hier:
Dieser Leitfaden behandelt:
- Prometheus-Architektur
- Installation von Prometheus
- Konfigurieren von Scrapetargets
- Schreiben von PromQL-Abfragen
- Einrichten von Alarmregeln
- Produktionsaspekte
Prometheus ist einfach zu starten – aber subtil in der Skalierung.
Grafana-Dashboards
Grafana ist die Visualisierungsschicht für Prometheus und andere Datenquellen.
Grafana ermöglicht:
- Echtzeit-Dashboards
- Visualisierung von Alarms
- Integration mit mehreren Datenquellen
- Team-basierte Observabilitätsansichten
Starten Sie hier:
Installieren und Verwenden von Grafana unter Ubuntu
Grafana verwandelt Rohmetriken in operativen Einblick.
Ohne Dashboards sind Metriken nur Zahlen.
Observabilität in Kubernetes
Kubernetes ohne Observabilität ist operativer Ratewurst.
Prometheus integriert sich tief in Kubernetes durch:
- Service-Discovery
- Metriken auf Pod-Ebene
- Node-Exporter
- kube-state-metrics
Observabilitätsmuster für Kubernetes umfassen:
- Überwachung der Ressourennutzung (CPU, RAM, GPU)
- Alarmierung bei Podneustarts
- Nachverfolgung des Deployment-Zustands
- Messung der Anforderungslatenz
Prometheus + Grafana ist der häufigste Kubernetes-Monitoring-Stack.
Observabilität für AI- und LLM-Infrastruktur
Diese Seite konzentriert sich stark auf AI-Systeme.
Observabilität ist entscheidend für:
- Überwachung der LLM-Inferenzlatenz
- Nachverfolgung der Token-Durchsatzrate
- Messung der GPU-Nutzung
- Alarmierung bei Modellfehlern
- Überwachung von Embedding-Pipelines
Prometheus kann Metriken wie folgt bereitstellen:
- Anfragen pro Sekunde
- Latenzpercentile (P50, P95, P99)
- GPU-Speichernutzung
- Warteschlangentiefe
- Fehlerquoten
Für AI-Systeme ist Observabilität nicht nur Infrastruktur – es ist Modellzuverlässigkeit.
Metriken vs. Logs vs. Traces
Metriken sind ideal für:
- Alarmierung
- Leistungstrends
- Kapazitätsplanung
Logs sind ideal für:
- Ereignisdebugging
- Fehlerdiagnose
- Audit-Protokolle
Traces sind ideal für:
- Verteilte Anforderungsanalyse
- Latenzanalyse bei Mikroservices
Eine reife Observabilitätsarchitektur kombiniert alle drei.
Prometheus konzentriert sich auf Metriken.
Grafana visualisiert Metriken und Logs.
Zukünftige Erweiterungen können umfassen:
- OpenTelemetry
- Verteilte Tracing
- Logaggregationsysteme
Häufige Monitoring-Fehler
Viele Teams implementieren Monitoring falsch.
Häufige Fehler sind:
- Keine Anpassung von Alarm-Schwellenwerten
- Zu viele Alarms (Alarm-Überlastung)
- Keine Dashboards für Schlüsseldienste
- Kein Monitoring für Hintergrundjobs
- Vernachlässigung von Latenzpercentilen
- Keine Überwachung von GPU-Arbeitslasten
Observabilität ist nicht nur Prometheus zu installieren.
Es ist das Entwerfen einer Strategie für Systemübersicht.
Best Practices für Produktionsobservabilität
Wenn Sie Produktionsysteme entwickeln:
- Überwachen Sie Latenzpercentile, nicht Durchschnittswerte
- Verfolgen Sie Fehlerquoten und Sättigung
- Überwachen Sie Infrastruktur- und Anwendungs-Metriken
- Legen Sie handlungsorientierte Alarms fest
- Überprüfen Sie Dashboards regelmäßig
- Überwachen Sie Kostenrelevante Metriken
Observabilität sollte mit Ihrem System wachsen.
Wie Observabilität mit anderen IT-Aspekten verbunden ist
Observabilität ist eng mit folgenden Aspekten verbunden:
- Kubernetes-Operations
- Cloud-Infrastruktur (AWS usw.)
- AI-Inferenzsysteme
- Leistungsbenchmarking
- Hardware-Nutzung
Observabilität ist der operativen Rückgrat aller Produktionsysteme.
Schlussgedanken
Prometheus und Grafana sind nicht nur Tools.
Sie sind grundlegende Komponenten moderner Infrastrukturen.
Wenn Sie Ihr System nicht messen können, können Sie es nicht verbessern.
Dieser Observabilitäts-Pfeiler wird sich weiterentwickeln, während sich Monitoring-Muster verändern – von Metriken zu vollständiger Systemintrospektion.
Erkunden Sie die oben genannten Leitfäden zu Prometheus und Grafana, um zu beginnen.
