Observability

알람 (Alerting) 은 너무 자주 모니터링 기능으로 묘사됩니다. 그런 틀을 잡는 것은 편리하지만, 실제 문제를 가립니다.

로그는 시스템이 화재 상태일 때도 여전히 사용할 수 있는 디버깅 인터페이스입니다. 문제는 평문 텍스트 로그는 시간이 지날수록 관리하기 어려워진다는 점입니다. 필터링, 집계, 알림이 필요해지자마자 문장을 파싱하게 됩니다.

LLM 추론은 “단순한 또 하나의 API"처럼 보이지만, 지연 시간이 급증하고 대기열이 쌓이며 GPU 메모리가 95% 사용되는데도 명확한 원인을 파악할 수 없게 되면 상황이 달라집니다.

LLM 시스템은 전통적인 API 모니터링으로는 감지할 수 없는 방식으로 실패할 수 있습니다. 큐는 조용히 채워지고, GPU 메모리가 CPU가 바쁜 상태가 되기 훨씬 전에 포화 상태가 되며, 지연은 애플리케이션 계층이 아닌 배치 계층에서 급증합니다. 이 가이드는 LLM 추론 및 LLM 애플리케이션에 대한 종단간 관찰 전략 을 다룹니다:
측정해야 할 항목, Prometheus, OpenTelemetry, Grafana로 어떻게 기기를 설정할지, 그리고 텔레메트리 파이프라인을 대규모로 어떻게 배포할지에 대해 설명합니다.

관측 가능성 은 신뢰할 수 있는 프로덕션 시스템의 토대입니다.

메트릭, 대시보드, 경보가 없으면 쿠버네티스 클러스터는 점진적으로 이상을 띠게 되고, AI 워크로드가 조용히 실패하며, 사용자가 불평하기 전까지 지연 시간의 악화는 감지되지 않습니다.