Grafana

LLM の推論は「ただの API」のように見えますが、レイテンシが急増し、キューが backlog して、GPU のメモリ使用率が 95% に達しても明確な説明ができない状況に直面した際に、その真の姿が明らかになります。

LLM（大規模言語モデル）システムは、従来のAPIモニタリングでは検知できない方法で失敗します。キューが静かに埋め尽くされ、CPUが忙しい状態になる遥か前にGPUメモリが飽和し、レイテンシはアプリケーションレイヤーではなくバッチ処理レイヤーで急増します。

可観測性は、信頼性の高い本番環境システムの基盤です。

メトリクス、ダッシュボード、アラートがないと、Kubernetesクラスターは状態が不安定になり、AIワークロードはサイレントに失敗し、レイテンシの劣化はユーザーからの苦情があるまで気づかれません。