Современный дизайн систем оповещения для команд наблюдения
Оповещения — это система реагирования, а не система шума
О оповещениях (alerting) слишком часто говорят как о функции мониторинга. Такая формулировка удобна, но скрывает реальную проблему.
Observability
Структурированное логирование в Go с использованием slog для наблюдаемости и оповещений
Поисковые JSON-журналы, связанные с трассировками.
Журналы (логи) — это интерфейс отладки, который вы все еще можете использовать, когда система «горит». Проблема в том, что обычные текстовые журналы быстро устаревают: как только вам нужна фильтрация, агрегация и оповещения, вы начинаете парсить предложения.
Мониторинг инференса LLM в продакшене (2026): Prometheus и Grafana для vLLM, TGI и llama.cpp
Мониторинг LLM с помощью Prometheus и Grafana
Инференс LLM выглядит как «еще один API» — до тех пор, пока не возникнут скачки задержки, не начнут накапливаться очереди, а ваши GPU не окажутся загружены по памяти на 95% без очевидной причины.
Наблюдаемость систем LLM: метрики, трассировки, журналы и тестирование в production
Стратегия сквозной наблюдаемости для LLM-инференса и приложений на основе LLM
Системы LLM (больших языковых моделей) выходят из строя способами, которые невозможно выявить с помощью традиционного мониторинга API: очереди заполняются незаметно, память GPU насыщается задолго до того, как CPU начинает выглядеть загруженным, а задержки растут на уровне пакетной обработки, а не на уровне приложения.
Наблюдаемость в продакшене: руководство по мониторингу, метрикам, Prometheus и Grafana (2026)
Метрики, дашборды, логи и алертинг для продакшн-систем: Prometheus, Grafana, Kubernetes и AI-нагрузки.
Наблюдаемость — это фундамент надежных production-систем.
Без метрик, дашбордов и оповещений кластеры Kubernetes постепенно деградируют, рабочие нагрузки AI терпят неудачи незаметно для пользователя, а рост задержек остается незамеченным до тех пор, пока клиенты не начнут жаловаться.