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OpenAI-kompatible vLLM-Endpunkte über LiteLLM routen und mit Langfuse Traces, Latenz, Fehler und Nutzung sichtbar machen.
Vor Befehlen in der Produktion Versionen, Backups, Firewall-Regeln und Rollback-Plan in der eigenen Infrastruktur prüfen.
Clients sehen nur das Gateway; LiteLLM übernimmt Routing/Policies, vLLM Inference und Langfuse bleibt unabhängig. Gateway benötigt CPU/RAM, vLLM GPU/VRAM und Langfuse Storage-/Analyse-I/O.
Neben Installationsbefehlen werden Architektur, Kapazität, Sicherheit, Fehlerdiagnose und Produktionsbetrieb als Gesamtprozess behandelt.
Clients sehen nur das Gateway; LiteLLM übernimmt Routing/Policies, vLLM Inference und Langfuse bleibt unabhängig.
Das Design von Langfuse + LiteLLM + vLLM Observability-Stack nicht allein freigeben, weil alle Dienste starten. API-Keys am Gateway zentralisieren, vLLM-Backend nicht direkt öffentlich exponieren und Telemetrie rollenbasiert begrenzen. Den realen Netzwerk- und Datenpfad vor Produktion mit der Dokumentation von Langfuse GitHub abgleichen.
Gateway benötigt CPU/RAM, vLLM GPU/VRAM und Langfuse Storage-/Analyse-I/O.
Bei 502/504 Logs und Latenz pro Hop messen, bevor Gateway-Timeouts erhöht werden. Kapazität deshalb mit repräsentativen Daten und paralleler Last auf Langfuse + LiteLLM + vLLM Observability-Stack testen; Idle-RAM allein ist keine Sizing-Entscheidung.
Gateway benötigt CPU/RAM, vLLM GPU/VRAM und Langfuse Storage-/Analyse-I/O. Bei GPU-beschleunigten Workloads sind Benchmarks nur mit identischem Modell/Daten, Parallelität und Messfenster vergleichbar.
Für Vergleiche Modell/Daten, Parallelität und Messfenster identisch halten. Bei 502/504 Logs und Latenz pro Hop messen, bevor Gateway-Timeouts erhöht werden. Neben Durchsatz auch Fehlerrate und Peak-Ressourcen erfassen.
API-Keys am Gateway zentralisieren, vLLM-Backend nicht direkt öffentlich exponieren und Telemetrie rollenbasiert begrenzen.
Zugriffskontrolle für Langfuse + LiteLLM + vLLM Observability-Stack ist Teil der Architektur und kein nachträgliches Deployment-Detail. Clients sehen nur das Gateway; LiteLLM übernimmt Routing/Policies, vLLM Inference und Langfuse bleibt unabhängig. Nicht öffentlich benötigte DB-, Worker-, Runtime- oder Admin-Ports privat halten.
Health-Checks, Timeouts, Retries und Fallbacks müssen unter realistischer Last getestet werden.
Diese Operation kann als Release-Prüfpunkt dienen: docker compose ps. Bei 502/504 Logs und Latenz pro Hop messen, bevor Gateway-Timeouts erhöht werden. Bei Fehlern den Rollback-Punkt prüfen, bevor der Release fortgesetzt wird.
Bei 502/504 Logs und Latenz pro Hop messen, bevor Gateway-Timeouts erhöht werden.
Bei Störungen in Langfuse + LiteLLM + vLLM Observability-Stack zuerst den Zeitpunkt der letzten Änderung erfassen. Gateway benötigt CPU/RAM, vLLM GPU/VRAM und Langfuse Storage-/Analyse-I/O. Danach Service-Logs, Dependency-Health und Netzwerkzugriff auf derselben Zeitachse korrelieren.
Health-Checks, Timeouts, Retries und Fallbacks müssen unter realistischer Last getestet werden.
Health-Checks, Timeouts, Retries und Fallbacks müssen unter realistischer Last getestet werden. Konfiguration, persistente Daten, Secret-Inventar und Restore-Reihenfolge getrennt im Runbook führen und vor Updates die Hinweise von Langfuse GitHub prüfen.
OpenAI-kompatible vLLM-Endpunkte über LiteLLM routen und mit Langfuse Traces, Latenz, Fehler und Nutzung sichtbar machen.
Langfuse + LiteLLM + vLLM Observability-Stack nach dem realen Ziel statt nach Popularität auswählen: OpenAI-kompatible vLLM-Endpunkte über LiteLLM routen und mit Langfuse Traces, Latenz, Fehler und Nutzung sichtbar machen. Gateway benötigt CPU/RAM, vLLM GPU/VRAM und Langfuse Storage-/Analyse-I/O. Sind diese Bedingungen unklar, zunächst mit einem kleineren PoC starten.
Clients sehen nur das Gateway; LiteLLM übernimmt Routing/Policies, vLLM Inference und Langfuse bleibt unabhängig. Gateway benötigt CPU/RAM, vLLM GPU/VRAM und Langfuse Storage-/Analyse-I/O.
| Symptom / Problem | Mögliche Ebene | Erste Prüfung |
|---|---|---|
| Traces kommen an, erscheinen aber nicht in der UI | Bei 502/504 Logs und Latenz pro Hop messen, bevor Gateway-Timeouts erhöht werden. | Relevante Service-Logs, Dependency-Health und letzte Änderung auf einer Zeitachse korrelieren. |
| ClickHouse-Schreibqueue wird langsam | Gateway benötigt CPU/RAM, vLLM GPU/VRAM und Langfuse Storage-/Analyse-I/O. | Peak-Ressourcen, Parallelität sowie Disk-/Netzwerkdruck im selben Testfenster messen. |
| Worker verarbeitet Events nicht mehr | API-Keys am Gateway zentralisieren, vLLM-Backend nicht direkt öffentlich exponieren und Telemetrie rollenbasiert begrenzen. | Public/Private-Ports, Authentifizierung, TLS und Secret-Scope von außen nach innen prüfen. |
| Disk wächst trotz Retention weiter | Health-Checks, Timeouts, Retries und Fallbacks müssen unter realistischer Last getestet werden. | Version, Config-Diff, persistente Daten und Rollback-Punkt gemeinsam kontrollieren. |
Neben Installationsbefehlen werden Architektur, Kapazität, Sicherheit, Fehlerdiagnose und Produktionsbetrieb als Gesamtprozess behandelt.
OpenAI-kompatible vLLM-Endpunkte über LiteLLM routen und mit Langfuse Traces, Latenz, Fehler und Nutzung sichtbar machen.
Clients sehen nur das Gateway; LiteLLM übernimmt Routing/Policies, vLLM Inference und Langfuse bleibt unabhängig.
Gateway benötigt CPU/RAM, vLLM GPU/VRAM und Langfuse Storage-/Analyse-I/O.
API-Keys am Gateway zentralisieren, vLLM-Backend nicht direkt öffentlich exponieren und Telemetrie rollenbasiert begrenzen.
Health-Checks, Timeouts, Retries und Fallbacks müssen unter realistischer Last getestet werden.
Bei 502/504 Logs und Latenz pro Hop messen, bevor Gateway-Timeouts erhöht werden.
Neben Installationsbefehlen werden Architektur, Kapazität, Sicherheit, Fehlerdiagnose und Produktionsbetrieb als Gesamtprozess behandelt.
Türkei (Türkisch)
Germany (German)
Worldwide (English)
curl -s http://127.0.0.1:8000/v1/modelsnvidia-smidocker compose psss -tulpnNeben Installationsbefehlen werden Architektur, Kapazität, Sicherheit, Fehlerdiagnose und Produktionsbetrieb als Gesamtprozess behandelt. Gateway benötigt CPU/RAM, vLLM GPU/VRAM und Langfuse Storage-/Analyse-I/O.
Neben Installationsbefehlen werden Architektur, Kapazität, Sicherheit, Fehlerdiagnose und Produktionsbetrieb als Gesamtprozess behandelt.
Neben Installationsbefehlen werden Architektur, Kapazität, Sicherheit, Fehlerdiagnose und Produktionsbetrieb als Gesamtprozess behandelt.
Clients sehen nur das Gateway; LiteLLM übernimmt Routing/Policies, vLLM Inference und Langfuse bleibt unabhängig. Gateway benötigt CPU/RAM, vLLM GPU/VRAM und Langfuse Storage-/Analyse-I/O.
Clients sehen nur das Gateway; LiteLLM übernimmt Routing/Policies, vLLM Inference und Langfuse bleibt unabhängig.
API-Keys am Gateway zentralisieren, vLLM-Backend nicht direkt öffentlich exponieren und Telemetrie rollenbasiert begrenzen.
Gateway benötigt CPU/RAM, vLLM GPU/VRAM und Langfuse Storage-/Analyse-I/O.
Health-Checks, Timeouts, Retries und Fallbacks müssen unter realistischer Last getestet werden.
Bei 502/504 Logs und Latenz pro Hop messen, bevor Gateway-Timeouts erhöht werden.
OpenAI-kompatible vLLM-Endpunkte über LiteLLM routen und mit Langfuse Traces, Latenz, Fehler und Nutzung sichtbar machen. Langfuse Self-hosting
Neben Installationsbefehlen werden Architektur, Kapazität, Sicherheit, Fehlerdiagnose und Produktionsbetrieb als Gesamtprozess behandelt. Gateway benötigt CPU/RAM, vLLM GPU/VRAM und Langfuse Storage-/Analyse-I/O.