Kubernetes

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 производственных систем.

Без метрик, дашбордов и оповещений кластеры Kubernetes дрейфуют, рабочие нагрузки ИИ и LLM молча отказывают, а регрессии задержек остаются незамеченными до тех пор, пока пользователи не пожаловаться.

Prometheus стал де-факто стандартом для мониторинга облачных приложений и инфраструктуры, предлагая сбор метрик, запросы и интеграцию с инструментами визуализации.

Helm изменил подход к развертыванию приложений в Kubernetes, внедрив концепции управления пакетами, знакомые из традиционных операционных систем.

Kubernetes StatefulSets — это основное решение для управления приложениями с состоянием, которым требуются стабильные идентификаторы, постоянное хранилище и упорядоченные паттерны развертывания, что критически важно для баз данных, распределенных систем и кэш-услуг.

Когда данные становятся ценным активом, их защита никогда не была более критичной. С момента создания информации до момента ее утилизации, ее путь полон рисками - будь то хранение, передача или активное использование.

Узнайте, как реализовать и оптимизировать архитектуры сервис-мешей с использованием Istio и Linkerd. Это руководство охватывает стратегии развертывания, сравнения производительности, конфигурации безопасности и лучшие практики для производственных сред.