#observability

From a Claude or Claude Code developer’s perspective, the basic idea behind this post is genuinely interesting: someone tried to build an observability platform specifically for LLM applications. That’s the kind of tooling that becomes important fast once you move from “cool demo” territory into shipping agentic systems people actually rely on. The source text itself is extremely sparse, so there isn’t much product detail to unpack. Still, the fact that this showed up in an AI-focused subreddit

分散学習って、速いはずなのに急に遅くなることがあります。しかも厄介なのは、全体が止まって見えるのに、原因は1台だけというパターン。今回紹介する記事は、そんな「見えない犯人」を eBPF と fleet fan-out という仕組みで、4台のGPUノードをまたいで一発で特定したという話です。かなり面白いです。しかも、中央の収集サーバーなしでやっているのが筋がいい。 4ノードの distributed training が遅くなった原因を、1つのSQLクエリで特定 各ノードに入っている eBPFエージェント が、CUDA APIやカーネルイベントを追跡 fleet fan-out により、同じクエリを複数ノードへ並列実行して結果をまとめる 原因は gpu-node-01 の CPU競合。checkpoint の書き込みが training process を邪魔していた 中央集約の collector を置かない設計で、シンプルさを優先 オフライン環境向けに SQLite DB の merge と **

For Claude and Claude Code developers, this piece is interesting because it treats MCP as more than a tool-calling bridge to SaaS APIs. The author is arguing that MCP can become the actual observability layer for AI agents, with direct access to raw kernel and CUDA telemetry instead of dashboards and rollups. The article’s core claim is that MCP is becoming the typed, scoped interface between AI agents and infrastructure data. It contrasts two approaches: - **Wrap existing observability platform