Observability

알람 (Alerting) 은 너무 자주 모니터링 기능으로 묘사됩니다. 그런 틀을 잡는 것은 편리하지만, 실제 문제를 가립니다.

로그는 시스템이 파국적인 상황에 처해 있을 때에도 여전히 사용할 수 있는 디버깅 인터페이스입니다. 문제는 평문(plain text) 로그는 시간이 지나면 관리하기 어렵다는 점입니다. 필터링, 집계, 알림이 필요해지자마자 문장을 파싱하기 시작하게 됩니다.

LLM 추론은 “단순한 또 하나의 API"처럼 보이지만, 지연 시간이 급증하고 대기열이 쌓이며 GPU 메모리가 95% 사용되는데도 명확한 원인을 파악할 수 없게 되면 상황이 달라집니다.

LLM 시스템은 전통적인 API 모니터링으로는 파악할 수 없는 방식으로 실패합니다. 큐가 조용히 가득 차고, GPU 메모리는 CPU가 바쁘게 보이기 훨씬 전에 포화 상태에 도달하며, 지연 시간은 애플리케이션 계층이 아닌 배치 처리 계층에서 급격히 증가합니다.

가시성(Observability)은 안정적인 프로덕션 시스템의 기초입니다.

메트릭스, 대시보드, 알림이 없으면 쿠버네티스 클러스터는 상태가 불안정해지고, AI 워크로드는 조용히 실패하며, 사용자가 불평하기 전까지는 지연 시간 regresion이 unnoticed 상태로 남게 됩니다.