架构革新：揭示卓越性能与高可扩展的共赢秘诀
为了构建现代化的可观测数据采集器LoongCollector，iLogtail启动架构通用化升级，旨在提供高可靠、高可扩展和高性能的实时数据采集和计算服务。然而，通用化的过程总会伴随性能劣化，本文重点介绍LoongCollector的性能优化之路，并对通用化和高性能之间的平衡给出见解。
监控vLLM等大模型推理性能
本文将深入探讨 AI 推理应用的可观测方案，并基于 Prometheus 规范提供一套完整的指标观测方案，帮助开发者构建稳定、高效的推理应用。
容器化AI模型的监控与治理：确保模型持续稳定运行
在前几篇文章中，我们探讨了AI模型的容器化部署及构建容器化机器学习流水线。然而，将模型部署到生产环境只是第一步，更重要的是确保其持续稳定运行并保持性能。为此，必须关注容器化AI模型的监控与治理。
监控和治理至关重要，因为AI模型在生产环境中面临数据漂移、概念漂移、模型退化和安全风险等挑战。全面的监控涵盖模型性能、数据质量、解释性、安全性和版本管理等方面。使用Prometheus和Grafana可有效监控性能指标，而遵循模型治理最佳实践（如建立治理框架、定期评估、持续改进和加强安全）则能进一步提升模型的可信度和可靠性。总之，容器化AI模型的监控与治理是确保其长期稳定运行的关键。
