Il sistema di allerta è un sistema di risposta, non un sistema di rumore
L’alerting viene descritto come una funzione di monitoraggio molto più spesso di quanto dovrebbe. Questa inquadratura è comoda, ma nasconde il vero problema.
Log JSON interrogabili che si collegano alle tracce.
I log rappresentano un’interfaccia di debugging utilizzabile anche quando il sistema è in fiamme. Il problema è che i log in testo puro si deteriorano rapidamente: non appena è necessario filtrare, aggregare e configurare allarmi, si inizia a analizzare le frasi.
Monitora gli LLM con Prometheus e Grafana
L’inferenza LLM sembra “un altro API” — fino a quando i picchi di latenza, le code si ingorgano e le tue GPU rimangono al 95% di memoria senza una spiegazione ovvia.
Strategia di osservabilità end-to-end per l'inferenza dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e le applicazioni basate su LLM
I sistemi LLM falliscono in modi che il monitoraggio tradizionale delle API non riesce a rilevare: le code si riempiono in silenzio, la memoria GPU si satura molto prima che la CPU appaia occupata e la latenza esplode a livello di batching anziché a livello dell’applicazione.
Metriche, dashboard, log e allarmi per sistemi di produzione — Prometheus, Grafana, Kubernetes e workload AI.
Osservabilità è la base dei sistemi di produzione affidabili.
Senza metriche, dashboard e allarmi, i cluster Kubernetes si degradano silenziosamente, i carichi di lavoro AI falliscono in silenzio e le regressioni di latenza passano inosservate fino a quando gli utenti non si lamentano.
