Prometheus

О оповещениях (alerting) слишком часто говорят как о функции мониторинга. Такая формулировка удобна, но скрывает реальную проблему.

Я продолжаю возвращаться к llama.cpp для локального инференса — он предоставляет контроль, который Ollama и другие решения абстрагируют, и просто работает. Легко запускать модели GGUF интерактивно с помощью llama-cli или экспонировать HTTP API, совместимое с OpenAI, с помощью llama-server.

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.

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 — 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.

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

Grafana — это ведущая открытая платформа для мониторинга и наблюдения, которая преобразует метрики, логи и трассировки в действенные инсайты через потрясающие визуализации.