Prometheus

Alerting é frequentemente descrito como um recurso de monitoramento. Essa abordagem é conveniente, mas oculta o problema real.

Continuo voltando ao llama.cpp para inferência local — ele oferece um controle que o Ollama e outros abstraem, e simplesmente funciona. É fácil executar modelos GGUF interativamente com llama-cli ou expor uma API HTTP compatível com a OpenAI com llama-server.

A inferência de LLM parece ser “apenas outra API” — até que a latência dispare, as filas se acumulem e suas GPUs fiquem com 95% de memória sem uma explicação óbvia.

Os sistemas de LLM falham de maneiras que a monitorização tradicional de APIs não consegue revelar — as filas enchem-se silenciosamente, a memória da GPU satura-se muito antes de a CPU parecer ocupada e a latência explode na camada de loteamento (batching) em vez da camada de aplicação.

Observabilidade é a base de sistemas de produção confiáveis.

Sem métricas, painéis e alertas, os clusters Kubernetes se desviam, as cargas de trabalho de IA falham silenciosamente e as regressões de latência passam despercebidas até que os usuários reclame.

Prometheus tornou-se o padrão de fato para monitoramento de aplicações e infraestrutura nativas da nuvem, oferecendo coleta de métricas, consultas e integração com ferramentas de visualização.

Grafana é a plataforma open-source líder para monitoramento e observabilidade, transformando métricas, logs e rastros em insights acionáveis através de visualizações impressionantes.