Monitoring

L’inference LLM semble être « juste une autre API » — jusqu’à ce que les latences augmentent, les files d’attente se remplissent à nouveau, et que vos GPU atteignent 95 % de mémoire sans explication évidente.

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 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.

Prometheus est devenu le standard de facto pour la surveillance des applications et des infrastructures cloud-native, offrant la collecte de métriques, la requête et l’intégration avec des outils de visualisation.

Grafana est la plateforme open source leader pour le monitoring et l’observabilité, transformant les métriques, les logs et les traces en informations exploitables grâce à des visualisations spectaculaires.

Découvrez comment implémenter et optimiser les architectures de service mesh en utilisant Istio et Linkerd. Ce guide couvre les stratégies de déploiement, les comparaisons de performance, les configurations de sécurité et les bonnes pratiques pour les environnements de production.