2026 年：プロダクション環境における LLM 推論の監視：vLLM、TGI、llama.cpp 向け Prometheus と Grafana
Prometheus と Grafana を用いた LLM の監視
LLM の推論は「ただの API」のように見えますが、レイテンシが急増し、キューが backlog して、GPU のメモリ使用率が 95% に達しても明確な説明ができない状況に直面した際に、その真の姿が明らかになります。
Grafana
LLMシステムの観測性：メトリクス、トレース、ログ、および本番環境でのテスト
LLM推論およびLLMアプリケーション向けのエンドトゥーエンドの観測性戦略
LLMシステムは、従来のAPIモニタリングでは表面化できない方法で失敗します。キューが静かに満たされ、GPUメモリがCPUが忙しくなる前に飽和し、レイテンシがアプリケーション層ではなくバッチング層で爆発します。本ガイドでは、LLM推論およびLLMアプリケーション向けのエンドツーエンドの観測性戦略について説明します。測定すべき項目、Prometheus、OpenTelemetry、Grafanaを使ってどのようにインストゥルメント化するか、そしてテレメトリーパイプラインをスケールしてデプロイする方法をカバーします。
本番環境における可観測性：モニタリング、メトリクス、Prometheus、Grafana ガイド（2026 年）
プロダクションシステムのメトリクス、ダッシュボード、ログ、アラート — Prometheus、Grafana、Kubernetes、および AI ワークロード。
可観測性 は、信頼性の高い本番システムの基盤です。
メトリクス、ダッシュボード、アラート機能なしでは、Kubernetes クラスタは徐々に劣化し、AI ワークロードは静かに失敗し、レイテンシの退化はユーザーが不満を訴えるまで気づかれません。