Prometheus

Alerting beskrivs för ofta som en övervakningsfunktion. Den ramverket är bekvämt, men det döljer det verkliga problemet.

Jag återkommer gång på gång till llama.cpp för lokal inferens – det ger dig kontroll som Ollama och andra abstraherar bort, och det fungerar bara enkelt. Det är lätt att köra GGUF-modeller interaktivt med llama-cli eller exponera ett OpenAI-kompatibelt HTTP-API med llama-server.

LLM-inferens ser ut som “en API till” – fram till dess att latens toppar, köer backar upp och dina GPU:er sitter på 95 % minnesanvändning utan någon uppenbar förklaring.

LLM-system (storspråkmodeller) misslyckas på sätt som traditionell API-övervakning inte kan upptäcka — köer fylls tyst, GPU-minne mättas långt innan CPU ser ut att vara upptagen, och latens ökar explosionsartat vid batchlageret snarare än vid applikationslagret.

Observabilitet är grunden för pålitliga produktionsystem.

Utan metrik, dashboard och varningar drar Kubernetes-kluster, AI-arbetslaster misslyckas tyst och latensregressioner går oobserverade tills användare klagar.

Prometheus har blivit standarden för övervakning av molnbaserade applikationer och infrastruktur, och erbjuder insamling av mätvärden, frågefunktioner och integration med visualiseringsverktyg.

Grafana är den ledande öppna källkodsplattformen för övervakning och observabilitet, som omvandlar mätvärden, loggar och spårningar till åtgärdbara insikter genom imponerande visualiseringar.