Monitoring

ログは、システムが炎上している状況でも使用できるデバッグインターフェースです。 問題となるのは、プレーンテキストのログは古くなりやすいという点です。フィルタリング、集計、アラートが必要になった瞬間、文章をパースし始めることになります。

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。

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。

Prometheus は、クラウドネイティブなアプリケーションとインフラストラクチャのモニタリングにおいて事実上の標準となり、メトリクスの収集、クエリ、可視化ツールとの統合を提供しています。

Grafana は、メトリクス、ログ、トレースを視覚的に表現し、アクション可能なインサイトに変換するための、監視および観測性のための主要なオープンソースプラットフォームです。

Istio および Linkerd を使用してサービスメッシュアーキテクチャを実装および最適化する方法を確認してください。このガイドでは、展開戦略、パフォーマンス比較、セキュリティ構成、および生産環境でのベストプラクティスについて説明します。