Halkalı merkez mahallesi fatih cd ozgur apt no 46 , Küçükçekmece , İstanbul , 34303 , TR
OpenAI uyumlu vLLM servislerini LiteLLM gateway üzerinden yönlendirip Langfuse ile trace, latency, hata ve kullanım görünürlüğü kazandıran self-hosted mimari.
Komutları canlı sistemde uygulamadan önce sürüm, yedek, firewall ve geri dönüş planını kendi altyapınızda doğrulayın.
İstemci yalnız gateway’i görür; LiteLLM routing/policy uygular, vLLM inference üretir, Langfuse bağımsız gözlemleme katmanı olarak kalır. Gateway CPU/RAM, vLLM GPU/VRAM, Langfuse ise analitik storage I/O açısından farklı kaynak profillerine sahiptir.
Kurulum komutundan öte mimari, kapasite, güvenlik, hata teşhisi ve production işletimini tek akışta ele alıyoruz.
İstemci yalnız gateway’i görür; LiteLLM routing/policy uygular, vLLM inference üretir, Langfuse bağımsız gözlemleme katmanı olarak kalır.
Langfuse + LiteLLM + vLLM Gözlemleme Sistemi için tasarım kararı yalnız servislerin ayağa kalkmasına göre verilmemeli. API key gateway’de merkezileştirilmeli, vLLM backend public internete doğrudan açılmamalı ve telemetry erişimi rol bazlı sınırlandırılmalıdır. Mimari doğrulamada Langfuse GitHub dokümantasyonu ile gerçek ağ ve veri akışı birlikte karşılaştırılmalıdır.
Gateway CPU/RAM, vLLM GPU/VRAM, Langfuse ise analitik storage I/O açısından farklı kaynak profillerine sahiptir.
502/504 zincirinde gateway timeout artırmadan önce her hop için ayrı log ve latency ölçümü yapılmalıdır. Bu yüzden kapasite testi, Langfuse + LiteLLM + vLLM Gözlemleme Sistemi üzerinde gerçek veri ve eşzamanlı iş yüküyle yapılmalı; yalnız boşta kullanılan RAM değeri satın alma kararına dönüştürülmemelidir.
Gateway CPU/RAM, vLLM GPU/VRAM, Langfuse ise analitik storage I/O açısından farklı kaynak profillerine sahiptir. GPU veya hızlandırıcı kullanılan senaryoda aynı model/veri, aynı concurrency ve aynı ölçüm süresi korunmadan yapılan karşılaştırma güvenilir değildir.
Karşılaştırmada aynı veri/model, aynı concurrency ve aynı ölçüm penceresi korunur. 502/504 zincirinde gateway timeout artırmadan önce her hop için ayrı log ve latency ölçümü yapılmalıdır. Sonuç tablosuna throughput yanında başarısız iş oranı ve peak kaynak kullanımı da eklenmelidir.
API key gateway’de merkezileştirilmeli, vLLM backend public internete doğrudan açılmamalı ve telemetry erişimi rol bazlı sınırlandırılmalıdır.
Langfuse + LiteLLM + vLLM Gözlemleme Sistemi için erişim politikası deployment sonrasında eklenen bir ayrıntı değildir. İstemci yalnız gateway’i görür; LiteLLM routing/policy uygular, vLLM inference üretir, Langfuse bağımsız gözlemleme katmanı olarak kalır. Bu akışta public olması gerekmeyen database, worker, runtime veya yönetim portları private ağda tutulmalıdır.
Health check, timeout, retry ve fallback gerçek yük altında test edilmeden production kararı verilmemelidir.
Canlıya geçiş kontrolünde şu komut/işlem hattı da doğrulama noktası olarak kullanılabilir: docker compose ps. 502/504 zincirinde gateway timeout artırmadan önce her hop için ayrı log ve latency ölçümü yapılmalıdır. Bu kontrol başarısızsa release ilerletilmeden önce geri dönüş noktası test edilmelidir.
502/504 zincirinde gateway timeout artırmadan önce her hop için ayrı log ve latency ölçümü yapılmalıdır.
Langfuse + LiteLLM + vLLM Gözlemleme Sistemi arızasında semptom ile kök nedeni ayırmak için önce son değişiklik zamanı kaydedilir. Gateway CPU/RAM, vLLM GPU/VRAM, Langfuse ise analitik storage I/O açısından farklı kaynak profillerine sahiptir. Ardından servis logu, dependency health ve ağ erişimi aynı zaman diliminde karşılaştırılır.
Health check, timeout, retry ve fallback gerçek yük altında test edilmeden production kararı verilmemelidir.
Health check, timeout, retry ve fallback gerçek yük altında test edilmeden production kararı verilmemelidir. İşletim runbook’unda config, kalıcı veri, secret envanteri ve restore sırası ayrı tutulmalı; Langfuse GitHub sürüm notları yükseltme öncesinde kontrol edilmelidir.
OpenAI uyumlu vLLM servislerini LiteLLM gateway üzerinden yönlendirip Langfuse ile trace, latency, hata ve kullanım görünürlüğü kazandıran self-hosted mimari.
Langfuse + LiteLLM + vLLM Gözlemleme Sistemi seçimi, yalnız ürünün popülerliğine göre değil şu hedefe göre yapılmalıdır: OpenAI uyumlu vLLM servislerini LiteLLM gateway üzerinden yönlendirip Langfuse ile trace, latency, hata ve kullanım görünürlüğü kazandıran self-hosted mimari. Gateway CPU/RAM, vLLM GPU/VRAM, Langfuse ise analitik storage I/O açısından farklı kaynak profillerine sahiptir. Bu iki koşul karşılanmıyorsa daha küçük bir PoC ile başlanması daha güvenlidir.
İstemci yalnız gateway’i görür; LiteLLM routing/policy uygular, vLLM inference üretir, Langfuse bağımsız gözlemleme katmanı olarak kalır. Gateway CPU/RAM, vLLM GPU/VRAM, Langfuse ise analitik storage I/O açısından farklı kaynak profillerine sahiptir.
| Belirti / problem | Muhtemel katman | İlk doğrulama |
|---|---|---|
| Trace geliyor ancak panelde görünmüyor | 502/504 zincirinde gateway timeout artırmadan önce her hop için ayrı log ve latency ölçümü yapılmalıdır. | İlgili servis logu, dependency health ve son değişiklik zamanı tek zaman çizgisinde karşılaştırılır. |
| ClickHouse yazma kuyruğu gecikiyor | Gateway CPU/RAM, vLLM GPU/VRAM, Langfuse ise analitik storage I/O açısından farklı kaynak profillerine sahiptir. | Peak kaynak kullanımı, concurrency ve disk/network baskısı aynı test penceresinde ölçülür. |
| Worker olayları işleyemiyor | API key gateway’de merkezileştirilmeli, vLLM backend public internete doğrudan açılmamalı ve telemetry erişimi rol bazlı sınırlandırılmalıdır. | Public/private portlar, kimlik doğrulama, TLS ve secret kapsamı dıştan içe doğrulanır. |
| Retention sonrası disk büyümeye devam ediyor | Health check, timeout, retry ve fallback gerçek yük altında test edilmeden production kararı verilmemelidir. | Sürüm, config diff, kalıcı veri ve geri dönüş noktası birlikte kontrol edilir. |
Kurulum komutundan öte mimari, kapasite, güvenlik, hata teşhisi ve production işletimini tek akışta ele alıyoruz.
OpenAI uyumlu vLLM servislerini LiteLLM gateway üzerinden yönlendirip Langfuse ile trace, latency, hata ve kullanım görünürlüğü kazandıran self-hosted mimari.
İstemci yalnız gateway’i görür; LiteLLM routing/policy uygular, vLLM inference üretir, Langfuse bağımsız gözlemleme katmanı olarak kalır.
Gateway CPU/RAM, vLLM GPU/VRAM, Langfuse ise analitik storage I/O açısından farklı kaynak profillerine sahiptir.
API key gateway’de merkezileştirilmeli, vLLM backend public internete doğrudan açılmamalı ve telemetry erişimi rol bazlı sınırlandırılmalıdır.
Health check, timeout, retry ve fallback gerçek yük altında test edilmeden production kararı verilmemelidir.
502/504 zincirinde gateway timeout artırmadan önce her hop için ayrı log ve latency ölçümü yapılmalıdır.
Kurulum komutundan öte mimari, kapasite, güvenlik, hata teşhisi ve production işletimini tek akışta ele alıyoruz.
Türkiye (Türkçe)
Almanya (German)
Worldwide (English)
curl -s http://127.0.0.1:8000/v1/modelsnvidia-smidocker compose psss -tulpnKurulum komutundan öte mimari, kapasite, güvenlik, hata teşhisi ve production işletimini tek akışta ele alıyoruz. Gateway CPU/RAM, vLLM GPU/VRAM, Langfuse ise analitik storage I/O açısından farklı kaynak profillerine sahiptir.
Kurulum komutundan öte mimari, kapasite, güvenlik, hata teşhisi ve production işletimini tek akışta ele alıyoruz.
Kurulum komutundan öte mimari, kapasite, güvenlik, hata teşhisi ve production işletimini tek akışta ele alıyoruz.
İstemci yalnız gateway’i görür; LiteLLM routing/policy uygular, vLLM inference üretir, Langfuse bağımsız gözlemleme katmanı olarak kalır. Gateway CPU/RAM, vLLM GPU/VRAM, Langfuse ise analitik storage I/O açısından farklı kaynak profillerine sahiptir.
İstemci yalnız gateway’i görür; LiteLLM routing/policy uygular, vLLM inference üretir, Langfuse bağımsız gözlemleme katmanı olarak kalır.
API key gateway’de merkezileştirilmeli, vLLM backend public internete doğrudan açılmamalı ve telemetry erişimi rol bazlı sınırlandırılmalıdır.
Gateway CPU/RAM, vLLM GPU/VRAM, Langfuse ise analitik storage I/O açısından farklı kaynak profillerine sahiptir.
Health check, timeout, retry ve fallback gerçek yük altında test edilmeden production kararı verilmemelidir.
502/504 zincirinde gateway timeout artırmadan önce her hop için ayrı log ve latency ölçümü yapılmalıdır.
OpenAI uyumlu vLLM servislerini LiteLLM gateway üzerinden yönlendirip Langfuse ile trace, latency, hata ve kullanım görünürlüğü kazandıran self-hosted mimari. Langfuse Self-hosting
Kurulum komutundan öte mimari, kapasite, güvenlik, hata teşhisi ve production işletimini tek akışta ele alıyoruz. Gateway CPU/RAM, vLLM GPU/VRAM, Langfuse ise analitik storage I/O açısından farklı kaynak profillerine sahiptir.