Observability

Alerting wird viel zu oft als Monitoring-Funktion beschrieben. Diese Einordnung ist zwar bequem, verdeckt aber das eigentliche Problem.

Logs sind eine Debug-Schnittstelle, die Sie noch nutzen können, wenn das System brennt. Das Problem ist, dass reine Text-Logs schlecht altern: Sobald Sie Filterung, Aggregation und Alarme benötigen, beginnen Sie, Sätze zu parsen.

LLM-Inferenz sieht aus wie „nur eine weitere API" – bis die Latenzspitzen auftreten, Warteschlangen sich stauen und Ihre GPUs eine Speichernutzung von 95 % haben, ohne dass eine offensichtliche Erklärung dafür vorhanden ist.

LLM-Systeme scheitern auf Weisen, die herkömmliche API-Überwachung nicht aufdecken kann – Warteschlangen füllen sich schweigend, die GPU-Speicherbelegung erreicht den Sättigungspunkt lange bevor der CPU beschäftigt aussieht und Latenz explodiert in der Batch-Schicht anstatt in der Anwendungsschicht. Dieser Leitfaden behandelt eine End-to-End- Überwachungsstrategie für LLM-Abduktion und LLM-Anwendungen: Was gemessen werden sollte, wie man es mit Prometheus, OpenTelemetry und Grafana instrumentiert und wie man die Telemetrie-Pipeline im großen Maßstab bereitstellt.

Beobachtbarkeit ist die Grundlage zuverlässiger Produktionssysteme.

Ohne Metriken, Dashboards und Alarmierung driftet Kubernetes-Cluster, KI-Workloads schweigen beim Scheitern, und Latenzregressionen bleiben unbemerkt, bis Nutzer sich beschweren.