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Lesson 5 — Mesurer : latence, tokens, coûts, erreurs

Alertes et tableaux de bord avec Cloud Monitoring

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Alertes et tableaux de bord avec Cloud Monitoring

Du journal à la métrique

Sur Google Cloud, le chemin le plus court ne demande aucun code en plus : les métriques basées sur les journaux (log-based metrics) comptent ou mesurent des champs des journaux déjà écrits par le wrapper.

flowchart LR
  A["Cloud Run : ligne JSON llm_call"] --> L["Cloud Logging"]
  L --> M1["Métrique compteur : lab-llmops-erreurs"]
  L --> M2["Métrique distribution : lab-llmops-latence"]
  M1 --> D["Tableau de bord"]
  M2 --> D
  M1 --> AL["Règle d'alerte"]
  M2 --> AL
  AL --> N["Notification : e-mail, chat, astreinte"]
Type de métriqueCe qu'elle mesureExemple
compteurnombre de lignes qui correspondent à un filtreappels en erreur
distributionla répartition d'un champ numérique, d'où les percentileslatency_ms, tokens_in, cost_usd

Un compteur se crée en une ligne :

gcloud logging metrics create lab-llmops-erreurs --project=MON_PROJET \
  --description="Appels LLM en erreur" \
  --log-filter='jsonPayload.message="llm_call" AND jsonPayload.ok=false'

Une distribution demande un fichier de configuration, avec un libellé extrait du journal pour séparer les versions de prompt :

files/logmetric-latence.yaml
description: "Latence des appels LLM (ms), par version de prompt"
filter: 'jsonPayload.message="llm_call"'
valueExtractor: EXTRACT(jsonPayload.latency_ms)
labelExtractors:
  prompt_version: EXTRACT(jsonPayload.prompt_version)
metricDescriptor:
  metricKind: DELTA
  valueType: DISTRIBUTION
  unit: ms
  labels:
    - key: prompt_version
      valueType: STRING
bucketOptions:
  exponentialBuckets:
    numFiniteBuckets: 40
    growthFactor: 1.3
    scale: 50
gcloud logging metrics create lab-llmops-latence --config-from-file=logmetric-latence.yaml --project=MON_PROJET

Quelle métrique choisir pour suivre le p95 du coût par appel ?

Le tableau de bord

Un tableau de bord Cloud Monitoring se décrit en JSON (dashboard.json) et se crée avec gcloud monitoring dashboards create --config-from-file=dashboard.json. Le premier graphique affiche le p95 de latence par version de prompt :

files/dashboard.json (extrait)
"filter": "metric.type=\"logging.googleapis.com/user/lab-llmops-latence\"",
"aggregation": {"alignmentPeriod": "300s", "perSeriesAligner": "ALIGN_PERCENTILE_95",
                "crossSeriesReducer": "REDUCE_MAX", "groupByFields": ["metric.label.prompt_version"]}

Une ligne par version : au moment d'un déploiement, on voit immédiatement si la nouvelle version se comporte différemment. Ajoutez sur le même modèle des graphiques pour tokens_in, le coût cumulé du jour et le taux d'erreur.

Les alertes

Une bonne alerte est actionnable : quand elle sonne, quelqu'un sait quoi faire. Exemples de règles et de seuils de départ, à ajuster à votre trafic :

AlerteConditionAction attendue
Taux d'erreurerreurs / appels > 5 % pendant 10 minvérifier quota (429), statut du fournisseur, dernier déploiement
Latencep95 > 2 × la valeur habituelle pendant 15 minregarder les tokens de sortie et les tentatives
Coûttokens d'entrée moyens + 50 % sur 1 hun prompt a grossi : quelle version ?
Budgetbudget de facturation à 80 %décision humaine, pas d'astreinte la nuit

Les règles se créent dans la console (Monitoring › Alerting) ou avec gcloud monitoring policies create --policy-from-file=.... Pour l'argent, ajoutez une alerte de budget dans la facturation du projet : elle couvre aussi ce que vos métriques ne voient pas.

Quelle alerte est la moins actionnable ?

Exercice : alerter sur le coût

Écrivez le filtre de journal et la commande pour créer une métrique de distribution sur tokens_in, par version de prompt, nommée lab-llmops-tokens-in.

Voir la solution

Copiez logmetric-latence.yaml en logmetric-tokens.yaml et changez deux lignes :

description: "Tokens d'entrée par appel LLM, par version de prompt"
valueExtractor: EXTRACT(jsonPayload.tokens_in)

Remplacez aussi unit: ms par unit: "1", puis :

gcloud logging metrics create lab-llmops-tokens-in --config-from-file=logmetric-tokens.yaml --project=MON_PROJET

L'alerte se pose ensuite sur ALIGN_PERCENTILE_50 de cette métrique, groupée par metric.label.prompt_version, avec un seuil à environ 1,5 × la valeur habituelle.

Résultat obtenu

Test réel du 2026-10-15 sur un projet de test : création des deux métriques et du tableau de bord à partir des fichiers du lab, vérification, puis suppression.

$ gcloud logging metrics create lab-llmops-latence --config-from-file=logmetric-latence.yaml
Created [lab-llmops-latence].
$ gcloud logging metrics create lab-llmops-erreurs --log-filter='jsonPayload.message="llm_call" AND jsonPayload.ok=false'
Created [lab-llmops-erreurs].
$ gcloud monitoring dashboards create --config-from-file=dashboard.json
Created [2afeaa63-fae7-46d3-aa7c-f4f9ce38619b].
# nettoyage
Deleted dashboard [2afeaa63-fae7-46d3-aa7c-f4f9ce38619b].
Deleted [lab-llmops-latence].
Deleted [lab-llmops-erreurs].

Les règles d'alerte n'ont pas été créées (elles peuvent être facturées) : leur configuration est décrite ci-dessus. Pour nettoyer chez vous : gcloud logging metrics delete NOM, gcloud monitoring dashboards delete ID, gcloud monitoring policies delete ID, toujours avec --project.

Je sais faire

  • Créer une métrique compteur et une métrique distribution à partir des journaux
  • Construire un graphique p95 par version de prompt
  • Écrire des alertes actionnables sur taux, durée et coût
  • Nettoyer métriques, tableaux de bord et règles créés
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