Observability

Логи — это интерфейс отладки, который всё ещё можно использовать, когда система горит. Проблема в том, что обычные текстовые логи со временем становятся неэффективными: как только вам понадобится фильтрация, агрегация и оповещения, вы начинаете разбирать предложения по словам.

Learn how to monitor LLM inference servers (vLLM, Hugging Face TGI, llama.cpp) using Prometheus and Grafana. This article covers what to measure, how to expose and scrape /metrics, example PromQL queries for p95 latency and tokens/sec, ready-to-use Docker Compose and Kubernetes manifests, Grafana dashboard provisioning, alerting, and real-world troubleshooting.

Build an end-to-end observability strategy for LLM inference and LLM applications: what to measure, how to instrument, which tools to use, how to control cardinality and sampling, and how to deploy and scale the telemetry pipeline securely.

Наблюдаемость — это основа надежных продакшн-систем.

Без метрик, дашбордов и алертинга кластеры Kubernetes постепенно деградируют, рабочие нагрузки ИИ отказывают без предупреждения, а проблемы с задержками остаются незамеченными до тех пор, пока пользователи не начнут жаловаться.