Dieses Projekt umfasste den Entwurf und die Implementierung einer umfassenden Monitoring- und Observability-Lösung für einen großen, On-Premise Kubernetes-Cluster, der für AI-Inferenz-Workloads optimiert war. Das Hauptziel war die Steigerung der Verfügbarkeit, Stabilität und Transparenz einer SaaS-Plattform, die mehrere AI-Microservices parallel betreibt.

Die Systemarchitektur basierte auf einem Microservices-Ansatz, wobei die containerisierten AI-Dienste über Kubernetes orchestriert wurden. Um eine kontinuierliche Performance und Zuverlässigkeit zu gewährleisten, wurde ein integrierter Monitoring-Stack entwickelt. Dieser nutzte Prometheus als Metrik-Backend, PostgreSQL für die Datenaggregation und Langzeitspeicherung sowie Grafana für die Visualisierung und Analyse-Dashboards.

Ein wichtiger Bestandteil des Projekts war die Implementierung von benutzerdefinierten Python-basierten Metriken. Dies ermöglichte die Erfassung sowohl von systemweiten Indikatoren (CPU-, RAM-, GPU-Auslastung, Netzwerklatenz) als auch von anwendungsspezifischen Parametern (Inferenz-Dauer, Warteschlangentiefe, Fehlerraten, Modellversionen). Die gesamte Datenübertragung zwischen den Diensten wurde sicher verschlüsselt, um den Sicherheitsstandards für Unternehmensumgebungen gerecht zu werden.

Das Alerting-System, basierend auf Alertmanager, überwachte kontinuierlich kritische Schwellenwerte und löste Echtzeit-Benachrichtigungen an das DevOps-Team über mehrere Kanäle wie E-Mail und MS Teams aus.

Als Ergebnis dieser Implementierung konnte die Verfügbarkeit um ca. 15 % gesteigert werden. Die Grafana-Dashboards bieten nun sowohl detaillierte technische Einblicke als auch operative High-Level-Übersichten, was datengestützte Entscheidungen zur Ressourcenoptimierung und zur Modell-Performance-Feinabstimmung ermöglicht.

Das Ergebnis ist eine robuste, sicherheitshärtende Monitoring-Infrastruktur, die die Grundlage für den stabilen Betrieb und die skalierbare Bereitstellung der AI-Inferenz-Dienste in einer produktionstauglichen Umgebung bildet.