Workloads de IA sao fundamentalmente diferentes das aplicacoes tradicionais. Este artigo explora como adaptar sua estrategia de monitoramento.
Por Que Estrategias Tradicionais Falham
1. Metricas de CPU sao insuficientes
2. Latencia nao segue distribuicoes normais
3. Logs sao volumosos demais
4. Traces sao complexos demais
5. Auto-scaling baseado em CPU falha
Novas Metricas
GPU utilization, VRAM, model inference latency, throughput, cache hit ratio
Como Adaptar
1. Instrumentacao de GPU com DCGM Exporter
2. Metricas customizadas
3. Alertas adaptativos
4. Dashboards especializados
5. Sampling inteligente
Conclusao
A Linux Managed pode ajudar nessa transicao. Site: linuxmanaged.com
