Prometheus

Waarschuwingen worden veel te vaak beschreven als een monitoringfunctie. Die framing is handig, maar verbergt het echte probleem.

Ik keer steeds terug naar llama.cpp voor lokale inferentie: het geeft je controle die Ollama en anderen abstracteren, en het werkt gewoon. Het is eenvoudig om GGUF-modellen interactief uit te voeren met llama-cli of een OpenAI-compatibele HTTP-API bloot te stellen met llama-server.

LLM-inferentie lijkt op “nog een API” — totdat de latentie piekt, wachtrijen oplopen en je GPU’s 95% geheugen gebruiken zonder duidelijke verklaring.

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.

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.

Prometheus is geworden de standaard voor het monitoren van cloud-native toepassingen en infrastructuur, met functies voor het verzamelen van metrieken, het uitvoeren van queries en het integreren met visualisatietools.

Grafana is de leidende open-source platform voor monitoring en observability, die meten, logs en traces omzet in bruikbare inzichten via indrukwekkende visualisaties.