Surveillance et alertes

La surveillance (monitoring) consiste à observer en temps réel les performances et l’état d’un système, d’une application ou d’un modèle IA.
Les alertes sont des notifications envoyées lorsque certains indicateurs dépassent des seuils critiques, permettant d’agir rapidement pour corriger les problèmes.

• Objectif : prévenir les pannes, optimiser les performances et garantir la disponibilité du service.

Que surveiller ?

Outils populaires

• Prometheus + Grafana : collecte et visualisation des métriques en temps réel.

• Datadog : monitoring cloud avec alertes automatisées.

• New Relic : suivi des performances applicatives et des infrastructures.

• ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) : analyse des logs et alertes personnalisables.

Types d’alertes

• Alertes critiques : déclenchées pour des problèmes majeurs (serveur hors ligne, erreurs critiques).

• Alertes de performance : signalent un ralentissement ou une utilisation excessive des ressources.

• Alertes personnalisées : basées sur des métriques spécifiques à l’application ou au modèle IA.

Bonnes pratiques

1. Définir des seuils pertinents : CPU > 80 %, temps de réponse > 1s, etc.

2. Hiérarchiser les alertes : séparer les alertes critiques des alertes informatives.

3. Mettre en place des notifications automatiques : emails, Slack, SMS, etc.

4. Analyser les tendances : détecter les problèmes avant qu’ils deviennent critiques.

5. Documenter les incidents : garder un historique pour améliorer la résilience du système.

Exemple pour IA

• Surveillance de plusieurs instances d’un modèle IA en production.

• Alertes déclenchées si :

  • le temps de prédiction dépasse 2 secondes,

  • l’utilisation GPU dépasse 90 %,

  • un worker tombe en panne.

• Résultat : intervention rapide pour maintenir disponibilité et performance.