プロダクション環境でのLLM推論のモニタリング（2026年）：vLLM、TGI、llama.cpp用のPrometheusとGrafana
プロメテウスとグラファナでLLMをモニタリングする
LLMの推論は「単なるAPI」のように見えるが、レイテンシーが急激に増加し、キューが再び詰まり、GPUが95％のメモリ使用率で動いていても明らかに原因が分からないという状況に陥るまでには至らない。
Grafana
LLMシステムの観測性：メトリクス、トレース、ログ、および本番環境でのテスト
LLM推論およびLLMアプリケーション向けのエンドトゥーエンドの観測性戦略
LLMシステムは、従来のAPIモニタリングでは表面化できない方法で失敗します。キューが静かに満たされ、GPUメモリがCPUが忙しくなる前に飽和し、レイテンシがアプリケーション層ではなくバッチング層で爆発します。本ガイドでは、LLM推論およびLLMアプリケーション向けのエンドツーエンドの観測性戦略について説明します。測定すべき項目、Prometheus、OpenTelemetry、Grafanaを使ってどのようにインストゥルメント化するか、そしてテレメトリーパイプラインをスケールしてデプロイする方法をカバーします。
本番環境における可観測性：モニタリング、メトリクス、Prometheus、Grafana ガイド（2026 年）
プロダクションシステムのメトリクス、ダッシュボード、ログ、アラート — Prometheus、Grafana、Kubernetes、および AI ワークロード。
可観測性 は、信頼性の高い本番システムの基盤です。
メトリクス、ダッシュボード、アラート機能なしでは、Kubernetes クラスタは徐々に劣化し、AI ワークロードは静かに失敗し、レイテンシの退化はユーザーが不満を訴えるまで気づかれません。