DiscoverData Science Deep Dive#82: Monitoring in MLOps: Tools, Tipps und Best Practices aus der Praxis
#82: Monitoring in MLOps: Tools, Tipps und Best Practices aus der Praxis

#82: Monitoring in MLOps: Tools, Tipps und Best Practices aus der Praxis

Update: 2025-10-09
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Wie behält man eigentlich den Überblick, wenn Data Science Services in Produktion laufen? In dieser Folge sprechen Sebastian und Michelle darüber, wie man einen sinnvollen Monitoring-Stack aufsetzt – von Logs und Metriken bis hin zu Alerts und Dashboards. Wir schauen uns Tools wie Prometheus, Grafana, Loki und ELK an und klären, worin sie sich unterscheiden. Außerdem geht's um Best Practices fürs Alerting, sinnvolle Feedbackschleifen und die Frage, wann und wie man Monitoring in den Entwicklungsprozess integriert.




**Zusammenfassung**



  • Ziel von Monitoring: schnelle Feedbackschleifen zwischen Entwicklung und Produktion

  • Unterschied zwischen CI/CD und Monitoring, letztere liefert Feedback nach dem Deployment

  • Planung des Monitorings idealerweise schon bei der Architektur berücksichtigen

  • Überblick über Monitoring-Ziele: Services, Infrastruktur, Daten, Modelle

  • Vergleich Cloud vs. Self-Hosted Monitoring (Aufwand, Flexibilität, Kosten)

  • Wichtige Tools: Prometheus/Grafana/Loki, ELK-Stack, Nagios/Icinga/Zabbix, Great Expectations, Redash/Metabase

  • Best Practices fürs Alerting: sinnvolle Schwellenwerte, Vermeidung von "Alert Fatigue", klare Zuständigkeiten

  • Fazit: Monitoring braucht klare Ziele, sinnvolle Alerts und gute Visualisierung, um echten Mehrwert zu liefern


 


**Links**



 


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