생산 환경에서 LLM 추론 모니터링(2026): vLLM, TGI, llama.cpp용 Prometheus 및 Grafana
프로메테우스와 그라파나를 사용하여 LLM 모니터링하기
LLM 추론은 “단순한 API처럼” 보일 수 있지만, 지연 시간이 급격히 증가하고 대기열이 다시 쌓이기 시작하며, GPU가 95% 메모리 사용률에 도달하면서도 명확한 설명이 없을 때 문제가 발생합니다.
프로메테우스와 그라파나를 사용하여 LLM 모니터링하기
LLM 추론은 “단순한 API처럼” 보일 수 있지만, 지연 시간이 급격히 증가하고 대기열이 다시 쌓이기 시작하며, GPU가 95% 메모리 사용률에 도달하면서도 명확한 설명이 없을 때 문제가 발생합니다.
몇 분 안에 Docker에서 Garage 실행하기
Garage은 소규모에서 중간 규모 배포에 적합한 오픈소스, 자체 호스팅, S3 호환 오브젝트 스토리지 시스템으로, 강력한 내구성과 지리 분산에 중점을 두고 설계되었습니다.
생산 시스템을 위한 메트릭, 대시보드 및 경고 기능 — Prometheus, Grafana, Kubernetes 및 AI 워크로드.
관측 가능성은 신뢰할 수 있는 프로덕션 시스템의 기반이 됩니다.
메트릭, 대시보드, 경고 없이는 클러스터가 드리프트하고 AI 워크로드가 조용히 실패하며 지연 회귀가 사용자가 불만을 표현할 때까지 발견되지 않습니다.