#Введение

#Введение в мониторинг и операции

Мониторинг и операции — это основной модуль платформы Alauda AI, разработанный специально для операций с сервисами вывода ИИ. Он предоставляет всестороннюю наблюдаемость и операционные возможности на протяжении всего жизненного цикла сервисов вывода, позволяя управлять логами и многомерными метриками через интегрированные панели мониторинга. Будучи критически важным компонентом решений Alauda AI в области MLOps/LLMOps/GenOps, он предоставляет командам возможность обеспечивать надежность сервисов, оптимизировать использование ресурсов и ускорять реагирование на инциденты.

Этот модуль сосредотачивается на двух ключевых операционных аспектах:

• Логирование: Стриминг логов реплик подов сервиса вывода в реальном времени
• Мониторинг: Многомерные панели производительности, охватывающие инфраструктуру, ресурсы GPU и трафик API

#Преимущества

Основные преимущества мониторинга и операций:

• Стриминг логов в реальном времени

  • Обеспечивает мгновенный доступ к логам на уровне подов от реплик сервиса вывода
  • Позволяет быстро устранять неполадки и отслеживать сервисные запросы

• Многомерный мониторинг

  • Монитор ресурсов: Отслеживание использования CPU/памяти для оценки состояния инфраструктуры
  • Монитор вычислений: Мониторинг использования GPU и распределения VRAM для ускоренных вычислений
  • Другой монитор: Измерение метрик на уровне API, включая потребление токенов и пропускную способность запросов

• Единый обзор операций

  • Агрегирует критически важные операционные данные по физическим ресурсам, кластерам GPU и конечным точкам сервиса
  • Предоставляет взаимосвязанные аналитические данные через специализированные панели мониторинга для рабочих нагрузок ИИ

• Интеграция с экосистемой MLOps

  • Бесшовно соединяется с управлением моделями и конвейерами развертывания Alauda AI

#Сценарии применения

Мониторинг и операции необходимы для:

• Операции с моделями в производстве

  • Мониторинг реальной производительности развернутых ИИ моделей
  • Отслеживание эффективности использования GPU в условиях высокой конкурентности вывода

• Оптимизация ресурсов

  • Выявление недоиспользуемых ресурсов путем анализа исторических метрик
  • Правильное масштабирование развертываний на основе паттернов использования CPU/памяти/GPU

• Бенчмаркинг производительности

  • Сравнение скоростей обработки токенов между версиями моделей
  • Анализ распределений задержки запросов при различных нагрузках

• Расследование инцидентов

  • Корреляция логов ошибок с событиями насыщения ресурсов
  • Диагностика проблем OOM через временные линии использования памяти