Kubernetes

Observabilité des systèmes LLM : Métriques, traces, logs et tests en production

Observabilité des systèmes LLM : Métriques, traces, logs et tests en production

Stratégie d'observabilité de bout en bout pour l'inférence des modèles de langage et les applications basées sur les modèles de langage

Les systèmes LLM échouent de manière que le suivi classique des API ne peut pas révéler — les files d’attente se remplissent silencieusement, la mémoire GPU atteint sa capacité bien avant que le CPU ne semble chargé, et la latence explose au niveau du regroupement plutôt qu’au niveau de l’application. Ce guide couvre une stratégie complète d’observabilité pour l’inférence LLM et les applications LLM : ce qu’il faut mesurer, comment l’instrumenter avec Prometheus, OpenTelemetry et Grafana, et comment déployer le pipeline de télémétrie à grande échelle.

Observabilité en production : Guide de suivi, métriques, Prometheus et Grafana (2026)

Observabilité en production : Guide de suivi, métriques, Prometheus et Grafana (2026)

Métriques, tableaux de bord et alertes pour les systèmes de production — Prometheus, Grafana, Kubernetes et charges de travail d'IA.

Observabilité est la base des systèmes de production fiables.

Sans métriques, tableaux de bord et alertes, les clusters Kubernetes dérivent, les charges de travail d’IA échouent en silence et les régressions de latence passent inaperçues jusqu’à ce que les utilisateurs se plaignent.

StatefulSets et stockage persistant dans Kubernetes

StatefulSets et stockage persistant dans Kubernetes

Déployez des applications stateful avec un scaling ordonné et des données persistantes

Kubernetes StatefulSets sont la solution idéale pour gérer les applications stateful qui nécessitent des identités stables, un stockage persistant et des schémas de déploiement ordonnés — essentielles pour les bases de données, les systèmes distribués et les couches de mise en cache.