OpenShift Virtualization 4.21 stärkt das Management von VMs
Beschreibung – OpenShift Virtualization 4.21: So vereinfachen Sie die VM-Verwaltung und reduzieren die Komplexität in der Hybrid-Cloud
Beobachtbarkeit
Beobachtbarkeit auf ThecoreGrid behandelt das Verstehen, Überwachen und Debuggen komplexer verteilter Systeme im Produktionsbetrieb.
Wir decken Logging, Metriken, Tracing und Profiling als zentrale Säulen ab, um Systemverhalten unter realer Last sichtbar zu machen. Themen umfassen Instrumentierungsstrategien, Telemetrie-Pipelines, Alerting-Design, SLI/SLO-Definition sowie Incident-Erkennung in Highload-Umgebungen. Wir analysieren Trade-offs zwischen Signalqualität, Kosten und System-Overhead sowie Herausforderungen wie Kardinalität, Sampling und Datenhaltung. Inhalte basieren auf BigTech-Praktiken, Incident-Post-Mortems und Erfahrungen aus dem Betrieb großskaliger Systeme. Ergänzt wird dies durch Deep Dives in moderne Observability-Stacks, Korrelationsmethoden und Debugging-Ansätze für Microservices und Cloud-Native-Plattformen. Statt toolzentrierter Tutorials liefert der Tag fundierte Engineering-Einblicke für SREs, Platform-Teams, Backend-Engineers und Architekten, die für Zuverlässigkeit, Performance und Transparenz komplexer Systeme verantwortlich sind.
Tracing im Actor-Modell ohne Degradation durch Envelope
In Actor-Systemen gibt es keinen eingebauten Kanal für den Trace-Kontext. Discord hat dies ohne Architekturwechsel und ohne Produktionsunterbrechung gelöst.
Verteilte Inferenzsimulation ohne Abweichungen
Verteilte Inferenzsimulation mit Uniference: wie DES die Lücke zwischen Modellierung und Deployment von KI-Systemen schließt.
Latency-aware Proxy gegen DNS: wie man die S3-Belastung ausgleicht
DNS-Round-Robin funktioniert unter Last nicht mehr, wenn Clients beginnen, Antworten zu cachen. Agoda hat dies auf der Ebene des Objektspeichers festgestellt und die Lastverteilung in eine separate Schicht verlagert. Das Problem trat während des Wachstums der Datenlasten auf. S3-kompatible Endpunkte verwendeten DNS-Round-Robin zur Verteilung des Traffics. In der Praxis cachten die Clients die DNS-Antworten und … Weiterlesen
Dekomposition der Round-Trip-Latenz: Wie man Datenbankverzögerungen vom Netzwerk- und Middleware-Overhead trennt
Timeouts von Anfragen bedeuten nicht immer ein Problem in der Datenbank. Oft ist die Degradation im Weg zwischen der Anwendung und der DB verborgen. Das Problem tritt auf, wenn die Metriken der Datenbank stabil erscheinen, die Kunden jedoch Timeouts erhalten. Auf der Beobachtungsebene sieht es wie ein Widerspruch aus: Die Latenz steigt, während die Datenbankzeit … Weiterlesen
eBPF-Profiling in Go: Wie die Symbolisierung über gopclntab Adressen in Funktionen umwandelt
Der Profiler im Kernel-Space sieht nur Adressen. Nützliche Einblicke entstehen erst nach der Symbolisierung – und in Go ist dieser Schritt anders gestaltet als in anderen Sprachen. Das Problem tritt auf, wenn das Profil bereits gesammelt wurde, aber nicht interpretiert werden kann. Der eBPF-Profiler erfasst Stack-Traces auf Kernel-Ebene und erhält eine Reihe von Program Counter-Werten … Weiterlesen
LLM-Last ohne blinde Flecken: Wie man Observability in die Routing-Schicht mit OpenRouter und Grafa…
Wenn LLMs Teil der Produktionsinfrastruktur werden, reicht klassisches Monitoring nicht mehr aus. Das Nadelöhr ist nicht mehr der Anwendungscode, sondern die Routing- und Modellauswahl-Schicht – und genau dort wird Observability benötigt. In LLM-Systemen beginnt die Degradierung nicht mit dem Ausfall von HTTP-Endpunkten, sondern mit der Ansammlung nicht offensichtlicher Effekte: steigende Latenz bei einzelnen Modellen, Kostensprünge … Weiterlesen
The coregrid Radar: AI-native Infrastruktur, Observability als Kernkompetenz, Evolution des Control Planes
The coregrid Radar ist eine wöchentliche Rubrik, in der wir zentrale Architektur-Insights und wichtige Releases der Woche zusammenstellen. Kein langes Suchen in verschiedenen Quellen — alles an einem Ort.
Observability von AI-Agenten: Tracing nicht-deterministischer Workflows über OpenLIT und Grafana Cloud
AI-Agenten erschweren die Observability: Ein und dieselbe Anfrage kann zu unterschiedlichen Aktionsketten führen. Ohne Tracing wird das System undurchsichtig. Das Problem zeigt sich, wenn generative Systeme von einfachen LLM-Aufrufen zu Agenten übergehen. Ein Agent plant Schritte, ruft Tools auf und trifft dynamisch Entscheidungen. Das Verhalten wird nicht-deterministisch: Der gleiche Prompt kann zu unterschiedlichen Aufrufsequenzen und … Weiterlesen