
Observability for Large Language Models
Ankush Sharma
- Editorial
- Apress
- Año
- 2026
- Páginas
- ~245
- Nivel
- Intermedio
De qué trata
Guía especializada orientada a cerrar la brecha entre las prácticas de ingeniería de fiabilidad de sitios (SRE), la ingeniería del caos y las complejidades operativas de servir modelos de lenguaje en producción. El texto está pensado para ingenieros SRE, especialistas en MLOps, arquitectos cloud e ingenieros de software de nivel intermedio que ya despliegan soluciones con LLMs y necesitan asegurar su estabilidad, rendimiento predecible y observabilidad frente a la naturaleza probabilística y no determinista de la IA generativa.
La obra enseña a diseñar una infraestructura de observabilidad integral adaptando conceptos de SRE al mundo de los LLMs: define Service Level Objectives (SLOs), Service Level Indicators (SLIs) y presupuestos de error que equilibran el tiempo de actividad del sistema con la calidad y exactitud semántica del contenido generado. Profundiza en la captura de telemetría especializada mediante OpenTelemetry, el registro estructurado y análisis de latencia a nivel de token (TTFT y tiempos entre tokens), recolección de métricas con Prometheus, cuadros de mando en Grafana y trazabilidad en cadenas complejas (como flujos RAG o agentes) mediante herramientas como LangSmith. Además, instruye en la aplicación de principios de Chaos Engineering inyectando fallos controlados (picos de latencia, fallos de API o respuestas anómalas) y en la monitorización en tiempo real de alucinaciones, toxicidad y deriva de datos (data drift).
En la parte práctica, se estructura un pipeline de telemetría distribuida para monitorizar aplicaciones de IA y se desarrollan experimentos de caos automatizados integrados en flujos de integración y despliegue continuo (CI/CD). El gran mérito del libro es su enfoque exclusivo en el 'Día 2' de las operaciones de IA a escala, un área raramente abordada en la literatura técnica habitual; deja fuera el entrenamiento de modelos o el diseño creativo de prompts para concentrarse plenamente en la resiliencia, el coste computacional y la gobernanza operativa.
- Observabilidad de LLMs
- SRE
- Chaos Engineering
- OpenTelemetry
- Prometheus
- Grafana
- SLOs y SLIs
- LangSmith
- Latencia de tokens
- MLOps
- CI/CD
- Detección de alucinaciones
¿Cómo enseña?
Teoría + práctica
- ✗ Sin ejercicios
- ✓ Incluye proyectos
Proyectos
Pipeline de telemetría y trazabilidad distribuida para LLMs
Infraestructura de instrumentación con OpenTelemetry, Prometheus y Grafana para recolectar trazas distribuidas, métricas de consumo de tokens y latencias en arquitecturas RAG.
Suite de ingeniería del caos para flujos de CI/CD de IA
Entorno automatizado de inyección de anomalías que simula saturación de cuotas, indisponibilidad de proveedores LLM y degradación de latencia para validar la resiliencia del sistema.

