La alerta es un sistema de respuesta, no un sistema de ruido.
La alerta se describe demasiado a menudo como una función de monitoreo. Esa perspectiva es conveniente, pero oculta el problema real.
Registros JSON consultables que se conectan a trazas.
Los registros son una interfaz de depuración que aún puedes usar cuando el sistema está en llamas. El problema es que los registros en texto plano envejecen mal: en cuanto necesitas filtrado, agregación y alertas, comienzas a analizar oraciones.
Monitoreo de LLM con Prometheus y Grafana
La inferencia de LLM parece ser “solo otra API” hasta que se producen picos de latencia, las colas se saturan y tus GPUs se mantienen al 95% de uso de memoria sin una explicación obvia.
Estrategia de observabilidad integral para la inferencia de LLM y aplicaciones de LLM
Los sistemas de LLM fallan de maneras que la monitorización de APIs tradicional no puede detectar: las colas se llenan en silencio, la memoria de la GPU se satura mucho antes de que la CPU parezca estar ocupada, y la latencia se dispara en la capa de agrupamiento (batching) en lugar de en la capa de aplicación.
Métricas, paneles, registros y alertas para sistemas en producción: Prometheus, Grafana, Kubernetes y cargas de trabajo de IA.
Observabilidad es la base de los sistemas de producción confiables.
Sin métricas, paneles de control y alertas, los clústeres de Kubernetes se desvían, las cargas de trabajo de IA fallan en silencio y las regresiones de latencia pasan desapercibidas hasta que los usuarios se quejan.
