TorchServe Monitoring
Monitor your TorchServe 24/7 from 12+ global locations.
포트: 8080 메소드: GET, TCP SSL 확인
인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 인프라에 모니터링이 필요한 이유
AI 서비스는 현대 애플리케이션에 점점 더 중요해지고 있습니다. 대규모 언어 모델(LLM) API가 느려지거나 벡터 데이터베이스가 실패하면 AI 기반 기능이 저하되거나 완전히 작동하지 않게 됩니다.
- 사용자 경험을 위한 LLM 및 임베딩 API 응답 시간 추적
- 시맨틱 검색 기능을 위한 벡터 데이터베이스 가용성 모니터링
- 모델 추론 지연 시간 급증을 생산 환경에 영향을 미치기 전에 탐지하십시오
- 모델 품질 저하를 초래할 수 있는 머신러닝 파이프라인 장애 발생 시 알림 받기
AI 인프라는 복잡하고 비용이 많이 듭니다. 모니터링은 신뢰할 수 있는 서비스 제공을 보장하면서 비용을 최적화하는 데 도움이 됩니다.
이용방법
1
엔드포인트 입력
Enter your TorchServe endpoint URL or hostname (default port: 8080).
2
모니터링 위치 선택
12개 이상의 글로벌 지역 중에서 선택하여 여러 위치에서 동시에 모니터링하세요.
3
경고 설정
이슈가 감지될 때 이메일, 텔레그램, 슬랙 또는 웹훅을 통해 알림을 설정하세요.
우리가 모니터링하는 것
가동
여러 위치에서 매분마다 연결 가용성을 확인합니다.
응답 시간
모든 모니터링 지역에서 성능과 지연 시간을 추적합니다.
SSL 인증서
인증서 유효성, 만료 알림 및 체인 검증.
IP 정보
지리적 위치, ASN 및 IP 평판 모니터링.
모니터링 기능
- 12개 이상의 글로벌 위치에서 24시간 연중무휴 모니터링
- 이메일, 텔레그램, 슬랙, 웹훅을 통한 실시간 알림
- 아름다운 공개 상태 페이지
- 응답 시간 추적 및 기록
- 사용자 지정 검사 간격 (1~60분)
- 가동 시간 보고서 및 SLA 추적
자주 묻는 질문
30초 미만. URL을 입력하고 모니터링 지역을 선택하면 상태 페이지가 즉시 활성화됩니다. 에이전트 설치나 인증 정보 설정 없이 — 실제 사용자와 동일하게 네트워크 외부에서 모니터링합니다.
아니요. KEA는 사용자가 서비스를 경험하는 방식 그대로 외부에서 실시간 모니터링합니다. 배포 부담이 전혀 없으며, 방화벽 변경이 필요 없고, 인프라 내에서 실행되는 타사 에이전트로 인한 보안 위험도 없습니다.
다중 지역 검증. 한 지역에서 검사가 실패할 경우, 경보를 발령하기 전에 2개 이상의 추가 지역에서 자동으로 검증을 수행합니다. 이를 통해 일시적인 라우팅 문제나 지역적 장애로 인한 오탐을 제거합니다.
스택의 모든 요소. HTTP/HTTPS, TCP 포트, DNS, SSL 인증서, PING 등. 120개 이상의 템플릿에는 데이터베이스(PostgreSQL, Redis, MongoDB), 메시지 큐, API, Kubernetes, 블록체인 노드에 대한 사전 구성된 설정이 포함됩니다.