Monitoring

LLM-Abduktion sieht so aus, als sei „nur eine weitere API“ — bis Latenzspitzen auftreten, Warteschlangen sich aufbauen und Ihre GPUs bei 95 % Speicherbelegung stehen bleiben, ohne offensichtliche Erklärung.

LLM-Systeme scheitern auf Weisen, die herkömmliche API-Überwachung nicht aufdecken kann – Warteschlangen füllen sich schweigend, die GPU-Speicherbelegung erreicht den Sättigungspunkt lange bevor der CPU beschäftigt aussieht und Latenz explodiert in der Batch-Schicht anstatt in der Anwendungsschicht. Dieser Leitfaden behandelt eine End-to-End- Überwachungsstrategie für LLM-Abduktion und LLM-Anwendungen: Was gemessen werden sollte, wie man es mit Prometheus, OpenTelemetry und Grafana instrumentiert und wie man die Telemetrie-Pipeline im großen Maßstab bereitstellt.

Observabilität ist die Grundlage zuverlässiger Produktionsysteme.

Ohne Metriken, Dashboards und Alarmierung verlieren Kubernetes-Clustern ihre Ausrichtung, AI-Arbeitslasten scheitern schweigend und Latenzregressionen bleiben unentdeckt, bis Nutzer reklamieren.

Prometheus ist zum de facto Standard für die Überwachung cloud-nativer Anwendungen und Infrastruktur geworden und bietet Metriken-Sammlung, Abfragen und Integration mit Visualisierungstools.

Grafana ist die führende Open-Source-Plattform für Überwachung und Observability, die Metriken, Protokolle und Spuren in handlungsorientierte Erkenntnisse durch beeindruckende Visualisierungen umwandelt.

Entdecken Sie, wie Sie Service-Mesh-Architekturen mit Istio und Linkerd implementieren und optimieren. Dieser Leitfaden behandelt Bereitstellungsstrategien, Leistungsvergleiche, Sicherheitskonfigurationen und Best Practices für Produktionsumgebungen.