プロダクション環境でのLLM推論のモニタリング(2026年):vLLM、TGI、llama.cpp用のPrometheusとGrafana
プロメテウスとグラファナでLLMをモニタリングする
LLMの推論は「単なるAPI」のように見えるが、レイテンシーが急激に増加し、キューが再び詰まり、GPUが95%のメモリ使用率で動いていても明らかに原因が分からないという状況に陥るまでには至らない。
プロメテウスとグラファナでLLMをモニタリングする
LLMの推論は「単なるAPI」のように見えるが、レイテンシーが急激に増加し、キューが再び詰まり、GPUが95%のメモリ使用率で動いていても明らかに原因が分からないという状況に陥るまでには至らない。
数分でDocker上でGarageを実行する
Garage は、小規模から中規模の展開に最適化された、オープンソースでセルフホスト可能な S3 互換のオブジェクトストレージシステムです。これは、高耐性と地理的分散性を強調しています。
プロダクションシステムのメトリクス、ダッシュボード、アラート — Prometheus、Grafana、Kubernetes、およびAIワークロード。
観測性は、信頼性のある運用システムの基礎です。
メトリクス、ダッシュボード、アラートがなければ、Kubernetesクラスタはドリフトし、AIワークロードは静かに失敗し、レイテンシーの回帰はユーザーが文句を言うまで気づかれません。