La mise en alerte est un système de réponse, pas un système de bruit.
L’alerte est trop souvent décrite comme une fonctionnalité de surveillance. Cette formulation est commode, mais elle cache le vrai problème.
Journaux JSON interrogables connectés aux traces.
Les journaux (logs) constituent une interface de débogage que vous pouvez utiliser même lorsque le système est en feu. Le problème est que les journaux en texte brut vieillissent mal : dès que vous avez besoin de filtrage, d’agrégation et d’alertes, vous commencez à analyser des phrases.
Surveiller les LLM avec Prometheus et Grafana
L’inférence LLM ressemble à « une API comme les autres » — jusqu’à ce que les pics de latence apparaissent, les files d’attente s’allongent et que vos GPU atteignent 95 % de mémoire sans explication évidente.
Stratégie d’observabilité de bout en bout pour l’inférence des LLM et les applications LLM
Les systèmes LLM échouent de manière que la surveillance d’API traditionnelle ne peut pas révéler : les files d’attente se remplissent silencieusement, la mémoire GPU sature bien avant que le CPU ne semble occupé, et la latence explose au niveau de la mise en lot plutôt qu’au niveau de l’application.
Métriques, tableaux de bord, journaux et alertes pour les systèmes de production — Prometheus, Grafana, Kubernetes et charges de travail d’IA.
L’observabilité est le fondement des systèmes de production fiables.
Sans métriques, tableaux de bord et alertes, les clusters Kubernetes dérivent, les charges de travail IA échouent silencieusement et les régressions de latence passent inaperçues jusqu’à ce que les utilisateurs se plaignent.
