تصميم أنظمة مراقبة وتتبع للنماذج التوليدية: Prometheus وOpenTelemetry وAIOps عملياً

مقدمة: لماذا مراقبة النماذج التوليدية مختلفة ولماذا تحتاج بنية مخصصة

النماذج التوليدية (Generative AI/LLMs) تختلف عن خدمات الويب التقليدية من حيث احتمالية التغيّر السلوكي (مثل الهلوسة)، الاعتماد على توكنات الإدخال/الإخراج، والتفاعل متعدد الخطوات (agents & tool-calls). لذلك تحتاج بنى مراقبة تجمع بين المقاييس التقليدية (latency, errors, throughput) ومقاييس خاصة بالذكاء التوليدي مثل استهلاك التوكن، جودة المخرجات، ومؤشرات الانحراف في البيانات/التوزيع.

اتّباع معايير واضحة للتسمية والسمانتيك (semantic conventions) يُسهل ربط المتتبعات (traces)، المقاييس (metrics)، والسجلات (logs) عبر منصة واحدة — وهو ما توفره جهود OpenTelemetry الخاصة بمقاييس وتتبع GenAI.

تصميم المقاييس Prometheus للنماذج التوليدية — مبادئ عملية

عند استخدام Prometheus لتجميع مقاييس الخادم/الاستدلال (inference), اتبع قواعد تصميم تقليدية مع توسيعها لاحتياجات الموديلات:

• قيس ما يهم فعلاً: زمن الاستجابة (p50/p95/p99)، معدل الأخطاء، معدل الطلبات/ثانية، واستهلاك التوكنات لكل عملية/استدعاء (token usage).
• استخدم القوائم (histograms/summaries) لزمن الاستجابة وكمية التوكن لأن توزيعات الزمن والتوكن قد تكون ذيلية ومهمة للـSLOs.
• تجنّب التسميات ذات الكارديناليتي العالية — لا تضف user_id أو conversation_id كـlabel في كل مقياس، بل اجعلها متاحة للسجلات أو كنماذج مؤقتة عند الحاجة. إدارة الكارديناليتي أساسية للحفاظ على أداء Prometheus.
• مقاييس خاصة بالـGenAI: اعتمد مقاييس مثل gen_ai.client.token.usage أو عدّ المخرجات (choices) وعدد التوليدات المُعادَة؛ هذه المقاييس مُعرّفة في مواصفات OpenTelemetry لجيل الذكاء الاصطناعي مما يسهل التوافق بين المكتبات.

مثال أسماء مقاييس مقترحة:

genai_request_total{provider="openai",model="gpt-x",region="eu"}
genai_request_latency_seconds_bucket{le="0.1"}
gen_ai_client_token_usage_total

التتبع (Tracing) وربط السياق: OpenTelemetry والسمانتيك الخاص بـGenAI

التتبع يتيح ربط كل مرحلة من دورة طلب الموديل: استقبال الطلب، استدعاء الموديل أو API لمزود خارجي، أي استدعاءات أدوات (tool-calls)، ومرحلة ما بعد المعالجة. OpenTelemetry طوّرت قواعد سمانتيكية خاصة بعمليات GenAI وagent-spans لتوحيد أسماء الـspans والـattributes مثل gen_ai.operation.name, gen_ai.conversation.id, وgen_ai.response.model، مما يسهل التحليل عبر مناظير متعددة.

ممارسات عملية:

• ضع conversation/session id كحقل في الأحداث أو كوصف قابل للارتباط (correlation key) لكن لا تضيفه كمُسمى في كل مقياس Prometheus لتجنّب كارديناليتي مفرطة.
• ادمج السجلات (structured logs) مع trace/span ids بحيث يمكن تتبع طلب مفرد من الـ frontend حتى الـinference وعمليات التخزين أو الاستدعاءات الخارجية.
• استخدم OpenTelemetry Collector كـنقطة جمع موحّدة لتصدير المقاييس إلى Prometheus، والتتبعات إلى Jaeger/Tempo، والسجلات إلى Elasticsearch أو Loki.

AIOps وطبقة الذكاء التشغيلي: اكتشاف الانحرافات، التحليل التلقائي، واستجابات مدفوعة بالسياسات

طبقة AIOps تضيف قدرات تحليلية متقدمة على البيانات التي تجمعها المقاييس والتتبعات والسجلات: كشف الانحراف (drift/anomaly detection)، تصنيف أنواع الأخطاء، وتحليل السبب الجذري (RCA) مع اقتراحات لإعادة التدريب أو خفض الحصص أو تغيير SLOs. أبحاث وأدوات حديثة تُظهر توجهات نحو مراقبة العوامل على مستويي الوكيل (agent) والنظام (system-level observability) باستخدام تقنيات مثل eBPF لالتقاط أنماط النظام وربطها بسياق الـLLM. أمثلة بحثية وحلولية توضح إمكانيات هذه الطبقات في الكشف عن حلقات تفكير مهدِرة للموارد وهجمات مثل prompt injection.

نصائح معماريّة للتكامل مع AIOps:

1. جمع البيانات في طبقة وسائط (OTLP collector) وتخزينها في مخزن قابل للاستعلام (time-series DB + trace store + log store).
2. تشغيل تحليلات آنية على مؤشرات مثل sudden spike في token usage أو ارتفاع p99 latency أو انخفاض جودة المخرجات (باستخدام مؤشرات تقييم أوتوماتيكي أو سياسات تجميع ملاحظات المستخدمين).
3. تفعيل إجراءات آلية (playbooks) — مثل throttling أو تحويل المرور إلى نسخة أحجام أصغر من النموذج أو إشعار فرق SRE/ML Eng مع ملخص RCA — وتسجيل كل إجراء كـspan/metric للسجل اللاحق.

منهجيات الاستدامة والـself-adaptive MLOps تبرز أيضاً كاتجاه مهم لتقليل التكاليف والطاقة عبر سياسات إعادة التدريب الذكيّة المفعلة بواسطة المراقبة—وهذا ما تناقشه أبحاث حول بنى MLOps الذاتية القابلة للتكيّف.

خلاصة سريعة: الجمع بين Prometheus (لمقاييس الزمن الحقيقي)، OpenTelemetry (للتتبّع والسمانتيك الموحد)، وAIOps (للتحليل التنبؤي/الآلي) يوفر نهجًا متكاملاً لمراقبة النماذج التوليدية بصورة قابلة للتوسع، قابلة للاتساق، وقابلة للأتمتة.