Alerting is een reactiesysteem, geen ruisgeneratorsysteem.
Waarschuwingen worden veel te vaak beschreven als een monitoringfunctie. Die framing is handig, maar verbergt het echte probleem.
Opvraagbare JSON-logboeken die koppelen aan traces.
Logs zijn een debug-interface die je nog kunt gebruiken als het systeem in brand staat. Het probleem is dat gewone tekstenlogs slecht verouderen: zodra je filtering, aggregatie en alarmering nodig hebt, begin je met het parsen van zinnen.
Monitor LLM met Prometheus en Grafana
LLM-inferentie lijkt op “nog een API” — totdat de latentie piekt, wachtrijen oplopen en je GPU’s 95% geheugen gebruiken zonder duidelijke verklaring.
Eind-aan-eind observabiliteitsstrategie voor LLM-inferentie en LLM-toepassingen
LLM-systemen falen op manieren die traditionele API-bewaking niet kan oppassen — wachtrijen vullen zich stil, GPU-geheugen wordt lang voor CPU-busigheid volledig gebruikt, en latentie explodeert op het batchlaag-niveau in plaats van op het applicatie-laag-niveau. Deze gids behandelt een eind-afwerking observabiliteitsstrategie voor LLM-inferentie en LLM-toepassingen: wat je moet meten, hoe je het moet instrumenteren met Prometheus, OpenTelemetry en Grafana, en hoe je de telemetriepijplijn op schaal moet implementeren.
Metrieken, dashboards, logs en alerting voor productiesystemen — Prometheus, Grafana, Kubernetes en AI-workloads.
Observability vormt de basis van betrouwbare productie-systemen.
Zonder metrische gegevens, dashboards en alerting zullen Kubernetes-cluster’s afwijken, AI-workloads in stilte falen en zullen regressies in latentie onopgemerkt blijven totdat gebruikers klagen.
