Osservabilità: Guida a Monitoraggio, Metriche, Prometheus e Grafana

Metriche, dashboard e alerting per sistemi di produzione — Prometheus, Grafana, Kubernetes e carichi di lavoro AI.

Indice

Osservabilità non è opzionale nei sistemi di produzione.

Se stai eseguendo:

  • Cluster Kubernetes
  • Carichi di lavoro di inferenza di modelli AI
  • Infrastruttura GPU
  • API e microservizi
  • Sistemi cloud-native

Hai bisogno di più di semplici log.

Hai bisogno di metriche, allert, dashboard e visibilità del sistema.

Questo pilastro copre l’architettura moderna dell’osservabilità con un focus su:

Se stai specificamente costruendo o gestendo infrastrutture LLM, inizia qui:

Un diagramma tecnico di dispositivi di rete da monitorare e controllare

Cosa è l’Osservabilità?

L’osservabilità è la capacità di comprendere lo stato interno di un sistema utilizzando gli output esterni.

Nei sistemi moderni, l’osservabilità consiste in:

  1. Metriche – dati di serie temporale quantitativi
  2. Log – registri di eventi discreti
  3. Tracce – flussi di richieste distribuite

Il monitoraggio è un sottinsieme dell’osservabilità.

Il monitoraggio ti dice che qualcosa è sbagliato.

L’osservabilità ti aiuta a capire perché.

Nei sistemi di produzione — in particolare nei sistemi distribuiti — questa distinzione è importante.

Monitoraggio vs Osservabilità

Molti team confondono monitoraggio e osservabilità.

Monitoraggio Osservabilità
Avvisa quando vengono superati i limiti Consente l’analisi delle cause radice
Focalizzato su metriche predefinite Progettato per modelli di guasto sconosciuti
Reattivo Diagnostico

Prometheus è un sistema di monitoraggio.

Grafana è uno strato di visualizzazione.

Insieme, formano la base di molti stack di osservabilità.

Monitoraggio con Prometheus

Prometheus è lo standard de facto per la raccolta di metriche nei sistemi cloud-native.

Prometheus fornisce:

  • Raccolta di metriche basata su pull
  • Archiviazione di serie temporali
  • Query PromQL
  • Integrazione con Alertmanager
  • Scoperta dei servizi per Kubernetes

Se stai eseguendo Kubernetes, microservizi o carichi di lavoro AI, è probabile che Prometheus sia già parte del tuo stack.

Inizia qui:

Monitoraggio con Prometheus

Questa guida copre:

  • Architettura di Prometheus
  • Installazione di Prometheus
  • Configurazione degli obiettivi di raccolta
  • Scrittura di query PromQL
  • Configurazione delle regole di allert
  • Considerazioni per la produzione

Prometheus è semplice da avviare — ma sottile da gestire su larga scala.

Dashboard con Grafana

Grafana è lo strato di visualizzazione per Prometheus e altre fonti di dati.

Grafana consente:

  • Dashboard in tempo reale
  • Visualizzazione degli allert
  • Integrazione multi-datasource
  • Viste di osservabilità a livello di team

Per iniziare:

Installazione e utilizzo di Grafana su Ubuntu

Grafana trasforma le metriche grezze in insight operativi.

Senza dashboard, le metriche sono solo numeri.

Come Prometheus e Grafana Funzionano Insieme

Prometheus raccoglie e archivia le metriche.

Grafana consulta Prometheus utilizzando PromQL e visualizza i risultati.

In produzione:

  • Prometheus gestisce l’ingestione e l’analisi degli allert
  • Alertmanager gestisce la routing degli allert
  • Grafana fornisce dashboard e viste degli allert
  • Log e tracce vengono aggiunti per una diagnosi più approfondita

Se sei nuovo dell’osservabilità, leggi in questo ordine:

  1. Prometheus (fondamento delle metriche)
  2. Grafana (strato di visualizzazione)
  3. Pattern di monitoraggio Kubernetes
  4. Osservabilità per sistemi LLM (carichi di lavoro avanzati)

Osservabilità in Kubernetes

Kubernetes senza osservabilità è un lavoro di ipotesi operativa.

Prometheus si integra in modo profondo con Kubernetes tramite:

  • Scoperta dei servizi
  • Metriche a livello di pod
  • Exporter dei nodi
  • kube-state-metrics

I pattern di osservabilità per Kubernetes includono:

  • Monitoraggio dell’utilizzo delle risorse (CPU, memoria, GPU)
  • Allert per i riavvii dei pod
  • Tracciamento dello stato dei deployment
  • Misurazione della latenza delle richieste

Prometheus + Grafana rimangono lo stack di monitoraggio più comune per Kubernetes.

Osservabilità per AI & Sistemi LLM

Il monitoraggio tradizionale delle API non è sufficiente per i carichi di lavoro LLM.

I sistemi LLM falliscono in modi diversi:

  • Le code si riempiono in silenzio
  • La memoria GPU si satura prima che ci siano picchi CPU
  • La latenza del primo token si degrada prima che esplosa la latenza totale
  • La throughput dei token si riduce mentre il tasso di richiesta sembra stabile

Se stai eseguendo server di inferenza come Triton, vLLM o TGI, devi monitorare:

  • Tempo al primo token (TTFT)
  • Percentili di latenza end-to-end
  • Throughput dei token (input/output)
  • Profondità della coda e comportamento del batch
  • Utilizzo GPU e pressione sulla memoria GPU
  • Latenza di recupero e chiamata degli strumenti
  • Costo per richiesta (economia basata sui token)

Approfondimento qui: Osservabilità per sistemi LLM: Metriche, Tracce, Log e Test in Produzione

Questa guida copre:

  • Metriche Prometheus per l’inferenza LLM
  • Convenzioni semantiche GenAI di OpenTelemetry
  • Tracciamento con Jaeger e Tempo
  • Monitoraggio GPU con DCGM exporter
  • Architettura log Loki / ELK
  • Profiling e test sintetici
  • Progettazione SLO per sistemi LLM
  • Confronto completo degli strumenti (Prometheus, Grafana, OTel, piattaforme APM)

Se stai distribuendo infrastrutture LLM in produzione, leggi questa guida.

Metriche vs Log vs Tracce

Le metriche sono ideali per:

  • Allert
  • Trend di prestazioni
  • Pianificazione della capacità

I log sono ideali per:

  • Debugging degli eventi
  • Diagnosi degli errori
  • Tracce di audit

Le tracce sono ideali per:

  • Analisi delle richieste distribuite
  • Analisi della latenza dei microservizi

Un’architettura di osservabilità matura combina tutti e tre.

Prometheus si concentra sulle metriche.

Grafana visualizza metriche e log.

Le espansioni future potrebbero includere:

  • OpenTelemetry
  • Tracciamento distribuito
  • Sistemi di aggregazione dei log

Errori Comuni nel Monitoraggio

Molti team implementano il monitoraggio in modo errato.

Errori comuni includono:

  • Nessun tuning dei limiti per gli allert
  • Troppi allert (sindrome di fatica degli allert)
  • Nessuna dashboard per i servizi chiave
  • Nessun monitoraggio per i lavori in background
  • Ignorare i percentili di latenza
  • Non monitorare i carichi di lavoro GPU

L’osservabilità non è solo installare Prometheus.

È progettare una strategia di visibilità del sistema.

Migliori Pratiche per l’Osservabilità in Produzione

Se stai costruendo sistemi in produzione:

  • Monitora i percentili di latenza, non le medie
  • Traccia i tassi di errore e la saturazione
  • Monitora le metriche dell’infrastruttura e delle applicazioni
  • Imposta allert azionabili
  • Rivedi regolarmente le dashboard
  • Monitora le metriche correlate ai costi

L’osservabilità deve evolvere con il tuo sistema.

Come l’Osservabilità si Connette ad Altri Aspetti IT

L’osservabilità è strettamente connessa a:

  • Operazioni Kubernetes
  • Infrastruttura cloud (AWS, ecc.)
  • Sistemi di inferenza AI
  • Benchmarking delle prestazioni
  • Utilizzo hardware

L’osservabilità è l’osso operativo di tutti i sistemi in produzione.

Pensieri Finali

Prometheus e Grafana non sono solo strumenti.

Sono componenti fondamentali dell’infrastruttura moderna.

Se non puoi misurare il tuo sistema, non puoi migliorarlo.

Questo pilastro di osservabilità si estende dalla monitoraggio di base (Prometheus + Grafana) ai pattern avanzati di osservabilità in produzione.

Per i carichi di lavoro AI e LLM, continua con:

Esplora le guide di Prometheus e Grafana sopra per iniziare.