Kubernetes 環境における AI/ML ワークロードの可観測性は、システムの信頼性と効率を確保する上で不可欠です。特に、短命なコンテナや動的なリソーススケジューリング、多租戶アーキテクチャといった Kubernetes の特徴は、監視の複雑さを増加させます。本記事では、OpenTelemetry と Fluent Bit を組み合わせることで、AI/ML パイプラインの可観測性を劇的に向上させる方法を解説します。
OpenTelemetry は、標準化された観測性データ（ログ、メトリクス、トレース）を収集・伝送するためのオープンソースプロジェクトです。OTLP（Observability Data Transfer Protocol）を採用し、自動インストルメンテーションやカスタム拡張をサポートします。これにより、異なるフレームワークやサービス間での統一的な監視が可能になります。
Fluent Bit は、軽量なデータ処理パイプラインを提供するオープンソースツールで、ログ、メトリクス、トレースの変換・強化を実現します。多様な OTLP 端點への出力サポートと、條件付きフィルタリングやサンプリング戦略により、データ負荷を最適化します。
OpenTelemetry は、標準化されたプロトコルと SDK を通じて、AI/ML フレームワークの自動インストルメンテーションを実現します。これにより、モデルの実行時データを一貫して収集できます。
Fluent Bit は、head sampling（最初の span のみ収集）や tail sampling（全 span の検査）をサポートし、トレースデータの量を制御します。また、Prometheus や OTLP などのソースからのメトリクス変換も可能です。
EKS クラスター上で LLM（大規模言語モデル）をデプロイする際、OpenTelemetry を利用して自動インストルメンテーションを行い、メトリクス、トレース、ログを収集します。Fluent Bit はこれらのデータを処理し、Chronosphere などの OTLP 端點に転送します。結果として、モデルのパフォーマンス指標（P99 レイテンシー、トークン使用量）やトレースデータとの関連性が可視化されます。
優勢: 標準化されたプロトコルにより、異質なコンポーネント間での統合が容易になります。また、Fluent Bit のデータ最適化機能により、リソース負荷を抑えることができます。
課題: インテグレーションの複雑さや、コンテキストの伝播を保証するための設定の手間があります。また、大規模なトレースデータの処理には高い計算リソースが必要になる場合があります。
OpenTelemetry と Fluent Bit の組み合わせは、Kubernetes 環境における AI/ML ワークロードの可観測性を向上させる強力なツールです。標準化されたプロトコルとデータ最適化機能により、複雑な監視ニーズに対応できます。実裝時には、自動インストルメンテーションとサンプリング戦略の調整が重要です。これらの技術を活用し、信頼性の高い AI/ML システムの構築を目指してください。