Execution Context
この機能は、AIモデルのリアルタイムな計算リソースとメモリ使用状況を監視し、SRE（Site Reliability Engineer）がサービス可用性に影響が出る前にボトルネックを検出しやすくします。GPU利用率、VRAM消費量、スループットなどのデータを集約することで、システムはリソース割り当ての効率に関する具体的な情報を提供します。ピーク使用状況の傾向を特定し、閾値を超えた場合にチームに通知することで、積極的なキャパシティプランニングを支援します。この統合により、インフラストラクチャコストを実際のモデルの需要に合わせながら、高い可用性を維持することができます。
システムは、推論エンドポイントから継続的にテレメトリデータを収集し、アクティブなすべてのモデルインスタンスにおけるCPU、GPU、およびメモリの使用量を集計して算出します。
異常検知アルゴリズムは、過去の基準データに基づいて、通常のワークロードの急増と、実際のシステムリソースの劣化や、発生しうる障害を区別します。
アラートは自動的にSREダッシュボードに送信され、コンテキスト情報と共に表示されるため、リソースのスケール調整やトラフィックの制御といった、迅速な対応が可能になります。
Operating Checklist
すべてのアクティブな推論ノードから、CPU、GPU、およびメモリの使用状況に関する生データ（テレメトリデータ）を収集します。
異なるハードウェアアーキテクチャ間での一貫性のある分析を実現するため、各種指標を統一された時系列データ形式に変換します。
確立された基準となる性能プロファイルからの逸脱を特定するために、統計的プロセス管理を適用する。
定義された運用閾値または許容容量を超えた場合の、具体的な対応策につながるアラートを生成します。
Integration Surfaces
推論エンジン テレメトリ
分散型推論サーバーから取得される、GPU利用状況およびメモリ使用状況に関するリアルタイムのメトリクスデータ。
SRE コマンドセンター
集中管理されたダッシュボードで、リソースの集計グラフ、閾値超過状況、および自動化されたアラート通知を表示します。
キャパシティプランニングツール
過去の利用状況の推移とモデルによる成長率に基づいて、将来の資源需要を予測する分析モジュール。
