Monitoring

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.

프로메테우스 는 클라우드 네이티브 애플리케이션 및 인프라를 모니터링하는 데 facto 표준이 되었으며, 메트릭 수집, 쿼리, 시각화 도구와의 통합을 제공합니다.

Grafana은 메트릭, 로그, 트레이스를 시각화하여 실행 가능한 통찰을 제공하는 모니터링 및 관찰 플랫폼으로, 시각적으로 인상적인 시각화를 통해 리딩 오픈소스 플랫폼입니다.

Istio와 Linkerd를 사용하여 서비스 메시지 아키텍처를 구현하고 최적화하는 방법을 알아보세요. 이 가이드는 배포 전략, 성능 비교, 보안 구성, 그리고 프로덕션 환경을 위한 최고의 실천 방법을 다룹니다.