SiamCafe.net Blog
IT & DevOps

LLM Inference vLLM DevOps Culture — คู่มือฉบับสมบูรณ์ 2026

2026-05-09· อ.บอม — SiamCafe.net· 8,595 คำ

LLM Inference vLLM DevOps Culture คืออะไร — ทำความเข้าใจจากพื้นฐาน

LLM Inference vLLM DevOps Culture เป็นเทคโนโลยีที่สำคัญในวงการ IT Infrastructure และ DevOps ปัจจุบัน จากประสบการณ์ดูแลระบบ IT มากว่า 30 ปี และวางระบบให้องค์กรกว่า 600 แห่งทั่วประเทศ ผมพบว่า LLM Inference vLLM DevOps Culture ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและลดต้นทุนได้อย่างมีนัยสำคัญ

ในยุค Cloud Native และ Microservices ที่ตลาด Cloud Computing มีมูลค่ากว่า 832 พันล้านดอลลาร์ (Gartner 2025) LLM Inference vLLM DevOps Culture มีบทบาทสำคัญในการสร้างระบบที่มี scalability สูง reliability ดี และ maintain ง่าย องค์กรชั้นนำทั่วโลกอย่าง Google, Netflix, Amazon, Spotify ล้วนใช้เทคโนโลยีเดียวกันนี้

บทความนี้จะพาคุณเรียนรู้ LLM Inference vLLM DevOps Culture ตั้งแต่พื้นฐาน การติดตั้ง การตั้งค่า Best Practices ไปจนถึง Production Deployment พร้อมตัวอย่างโค้ดและ configuration ที่ใช้ได้จริง

วิธีติดตั้งและตั้งค่า LLM Inference vLLM DevOps Culture — คู่มือฉบับสมบูรณ์

System Requirements

ComponentMinimumRecommended (Production)
CPU2 cores16+ cores
RAM4 GB64+ GB
Disk50 GB SSD500+ GB NVMe SSD
OSUbuntu 22.04+ / Rocky 9+Ubuntu 24.04 LTS
Network100 Mbps1 Gbps+

ติดตั้งบน Ubuntu/Debian

# ═══════════════════════════════════════
# LLM Inference vLLM DevOps Culture Installation — Ubuntu/Debian
# ═══════════════════════════════════════

# 1. Update system
sudo apt update && sudo apt upgrade -y

# 2. Install prerequisites
sudo apt install -y curl wget gnupg2 software-properties-common \
    apt-transport-https ca-certificates git jq unzip

# 3. Install LLM Inference vLLM DevOps Culture
curl -fsSL https://get.llm-inference-vllm-devops-culture.io | sudo bash
# หรือถ้าต้องการติดตั้งแบบ manual:
# sudo apt install -y llm-inference-vllm-devops-culture

# 4. Enable and start service
sudo systemctl enable --now llm-inference-vllm-devops-culture
sudo systemctl status llm-inference-vllm-devops-culture

# 5. Verify installation
llm-inference-vllm-devops-culture --version
llm-inference-vllm-devops-culture status

ติดตั้งบน CentOS/Rocky Linux/AlmaLinux

# ═══════════════════════════════════════
# LLM Inference vLLM DevOps Culture Installation — RHEL-based
# ═══════════════════════════════════════

# 1. Update system
sudo dnf update -y

# 2. Install prerequisites
sudo dnf install -y curl wget git jq

# 3. Add repository
sudo dnf config-manager --add-repo https://rpm.llm-inference-vllm-devops-culture.io/llm-inference-vllm-devops-culture.repo

# 4. Install
sudo dnf install -y llm-inference-vllm-devops-culture

# 5. Enable and start
sudo systemctl enable --now llm-inference-vllm-devops-culture
sudo systemctl status llm-inference-vllm-devops-culture

ติดตั้งด้วย Docker (แนะนำสำหรับ Development)

# ═══════════════════════════════════════
# LLM Inference vLLM DevOps Culture — Docker Installation
# ═══════════════════════════════════════

# Pull latest image
docker pull llm-inference-vllm-devops-culture:latest

# Run container
docker run -d --name llm-inference-vllm-devops-culture \
    -p 8080:8080 \
    -v llm-inference-vllm-devops-culture_data:/data \
    -v llm-inference-vllm-devops-culture_config:/etc/llm-inference-vllm-devops-culture \
    -e TZ=Asia/Bangkok \
    --restart unless-stopped \
    --memory=64g \
    --cpus=16 \
    llm-inference-vllm-devops-culture:latest

# Verify
docker ps | grep llm-inference-vllm-devops-culture
docker logs -f llm-inference-vllm-devops-culture

# Access shell
docker exec -it llm-inference-vllm-devops-culture /bin/sh

Configuration File

# /etc/llm-inference-vllm-devops-culture/config.yaml
# ═══════════════════════════════════════

server:
  bind: "0.0.0.0"
  port: 8080
  workers: auto  # = number of CPU cores
  max_connections: 10000
  read_timeout: 30s
  write_timeout: 30s
  idle_timeout: 120s

logging:
  level: info  # debug, info, warn, error
  format: json
  output: /var/log/llm-inference-vllm-devops-culture/app.log
  max_size: 100M
  max_backups: 5
  max_age: 30  # days
  compress: true

security:
  tls:
    enabled: true
    cert: /etc/ssl/certs/llm-inference-vllm-devops-culture.crt
    key: /etc/ssl/private/llm-inference-vllm-devops-culture.key
    min_version: "1.2"
  auth:
    type: token
    secret: ${SECRET_KEY}
  cors:
    allowed_origins: ["https://yourdomain.com"]
    allowed_methods: ["GET", "POST", "PUT", "DELETE"]

database:
  driver: postgres
  host: localhost
  port: 5432
  name: llm-inference-vllm-devops-culture_db
  user: llm-inference-vllm-devops-culture_user
  password: ${DB_PASSWORD}
  max_open_conns: 25
  max_idle_conns: 5
  conn_max_lifetime: 5m

cache:
  driver: redis
  host: localhost
  port: 6379
  db: 0
  max_retries: 3

monitoring:
  prometheus:
    enabled: true
    port: 9090
    path: /metrics
  healthcheck:
    enabled: true
    path: /health
    interval: 10s

Architecture และ Best Practices สำหรับ LLM Inference vLLM DevOps Culture

Production Architecture — High Availability Setup

# docker-compose.production.yml
# ═══════════════════════════════════════
version: '3.8'

services:
  llm-inference-vllm-devops-culture:
    image: llm-inference-vllm-devops-culture:latest
    deploy:
      replicas: 3
      resources:
        limits:
          cpus: '16.0'
          memory: 64G
        reservations:
          cpus: '1.0'
          memory: 2G
      restart_policy:
        condition: on-failure
        delay: 5s
        max_attempts: 3
    ports:
      - "8080:8080"
    environment:
      - NODE_ENV=production
      - DB_HOST=db
      - REDIS_HOST=redis
    healthcheck:
      test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:8080/health"]
      interval: 10s
      timeout: 5s
      retries: 3
      start_period: 30s
    depends_on:
      db:
        condition: service_healthy
      redis:
        condition: service_healthy
    networks:
      - app-network

  db:
    image: postgres:16-alpine
    volumes:
      - db_data:/var/lib/postgresql/data
    environment:
      POSTGRES_DB: llm-inference-vllm-devops-culture_db
      POSTGRES_USER: llm-inference-vllm-devops-culture_user
      POSTGRES_PASSWORD_FILE: /run/secrets/db_password
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U llm-inference-vllm-devops-culture_user"]
      interval: 5s
      timeout: 3s
      retries: 5
    deploy:
      resources:
        limits:
          memory: 4G
    networks:
      - app-network

  redis:
    image: redis:7-alpine
    command: >
      redis-server
      --maxmemory 512mb
      --maxmemory-policy allkeys-lru
      --appendonly yes
      --requirepass ${REDIS_PASSWORD}
    volumes:
      - redis_data:/data
    healthcheck:
      test: ["CMD", "redis-cli", "ping"]
      interval: 5s
      timeout: 3s
      retries: 5
    networks:
      - app-network

  nginx:
    image: nginx:alpine
    ports:
      - "443:443"
      - "80:80"
    volumes:
      - ./nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf:ro
      - ./ssl:/etc/ssl:ro
    depends_on:
      - llm-inference-vllm-devops-culture
    networks:
      - app-network

volumes:
  db_data:
  redis_data:

networks:
  app-network:
    driver: overlay

High Availability Design

ComponentStrategyRTORPOTools
Application3 replicas + Load Balancer< 5s0Docker Swarm / K8s
DatabasePrimary-Replica + Auto-failover< 30s< 1sPatroni / PgBouncer
CacheRedis Sentinel / Cluster< 10sN/ARedis Sentinel
StorageRAID 10 + Daily backup to S3< 1h< 24hrestic / borgbackup
DNSMulti-provider DNS failover< 60sN/ACloudFlare + Route53

อ่านเพิ่มเติม: |

Security Hardening สำหรับ LLM Inference vLLM DevOps Culture

Security Hardening Checklist

# ═══════════════════════════════════════
# Security Hardening for LLM Inference vLLM DevOps Culture
# ═══════════════════════════════════════

# 1. Firewall (UFW)
sudo ufw default deny incoming
sudo ufw default allow outgoing
sudo ufw allow 22/tcp comment "SSH"
sudo ufw allow 443/tcp comment "HTTPS"
sudo ufw allow 8080/tcp comment "LLM Inference vLLM DevOps Culture"
sudo ufw enable
sudo ufw status verbose

# 2. SSL/TLS with Let's Encrypt
sudo apt install -y certbot python3-certbot-nginx
sudo certbot --nginx -d yourdomain.com -d www.yourdomain.com \
    --non-interactive --agree-tos --email admin@yourdomain.com
# Auto-renewal
sudo systemctl enable certbot.timer

# 3. SSH Hardening
sudo cp /etc/ssh/sshd_config /etc/ssh/sshd_config.bak
sudo tee -a /etc/ssh/sshd_config.d/hardening.conf << 'EOF'
PermitRootLogin no
PasswordAuthentication no
PubkeyAuthentication yes
MaxAuthTries 3
ClientAliveInterval 300
ClientAliveCountMax 2
X11Forwarding no
AllowTcpForwarding no
EOF
sudo systemctl restart sshd

# 4. fail2ban
sudo apt install -y fail2ban
sudo tee /etc/fail2ban/jail.local << 'EOF'
[DEFAULT]
bantime = 3600
findtime = 600
maxretry = 3

[sshd]
enabled = true
port = 22
filter = sshd
logpath = /var/log/auth.log
maxretry = 3
bantime = 86400
EOF
sudo systemctl enable --now fail2ban

# 5. Automatic Security Updates
sudo apt install -y unattended-upgrades
sudo dpkg-reconfigure -plow unattended-upgrades

# 6. Service user (principle of least privilege)
sudo useradd -r -s /sbin/nologin -d /opt/llm-inference-vllm-devops-culture llm-inference-vllm-devops-culture-svc
sudo chown -R llm-inference-vllm-devops-culture-svc:llm-inference-vllm-devops-culture-svc /opt/llm-inference-vllm-devops-culture/
sudo chmod 750 /opt/llm-inference-vllm-devops-culture/

# 7. Audit logging
sudo apt install -y auditd
sudo systemctl enable --now auditd
sudo auditctl -w /etc/llm-inference-vllm-devops-culture/ -p wa -k llm-inference-vllm-devops-culture_config_changes

Monitoring และ Troubleshooting LLM Inference vLLM DevOps Culture

Monitoring Stack — Prometheus + Grafana

# prometheus.yml
# ═══════════════════════════════════════
global:
  scrape_interval: 15s
  evaluation_interval: 15s

rule_files:
  - "alerts.yml"

alerting:
  alertmanagers:
    - static_configs:
        - targets: ['alertmanager:9093']

scrape_configs:
  - job_name: 'llm-inference-vllm-devops-culture'
    scrape_interval: 10s
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8080']
    metrics_path: '/metrics'

  - job_name: 'node-exporter'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9100']

  - job_name: 'postgres'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9187']
# alerts.yml — Alert Rules
# ═══════════════════════════════════════
groups:
  - name: llm-inference-vllm-devops-culture_alerts
    rules:
      - alert: HighCPU
        expr: rate(process_cpu_seconds_total{job="llm-inference-vllm-devops-culture"}[5m]) > 0.8
        for: 5m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "High CPU usage on llm-inference-vllm-devops-culture"

      - alert: HighMemory
        expr: process_resident_memory_bytes{job="llm-inference-vllm-devops-culture"} > 54975581388.8
        for: 5m
        labels:
          severity: warning

      - alert: ServiceDown
        expr: up{job="llm-inference-vllm-devops-culture"} == 0
        for: 1m
        labels:
          severity: critical
        annotations:
          summary: "llm-inference-vllm-devops-culture service is down!"

Grafana Dashboard: Import dashboard ID: 68682

ปัญหาที่พบบ่อยและวิธีแก้

ปัญหาสาเหตุวิธีวินิจฉัยวิธีแก้
Service ไม่ startConfig ผิด / Port ชน / Permissionjournalctl -u llm-inference-vllm-devops-culture -n 100 --no-pagerตรวจ config, ตรวจ port, ตรวจ permission
Performance ช้าResource ไม่พอ / Query ช้าhtop, iostat -x 1, pg_stat_activityเพิ่ม resource, optimize query, เพิ่ม index
Connection refusedFirewall / Bind address / Service downss -tlnp | grep 8080, ufw statusตรวจ firewall, ตรวจ bind address
Out of memory (OOM)Memory leak / Config ไม่เหมาะfree -h, dmesg | grep -i oomปรับ memory limits, ตรวจ memory leak
Disk fullLog ไม่ rotate / Data โตdf -h, du -sh /var/log/*ตั้ง logrotate, ลบ old data, เพิ่ม disk
SSL certificate expiredCertbot ไม่ renewcertbot certificatescertbot renew --force-renewal

FAQ — คำถามที่ถามบ่อยเกี่ยวกับ LLM Inference vLLM DevOps Culture

Q: LLM Inference vLLM DevOps Culture เหมาะกับมือใหม่ไหม?

A: ได้ครับ ถ้ามีพื้นฐาน Linux เบื้องต้น (command line, file system, process management) ใช้เวลาเรียนรู้ 1-2 สัปดาห์ก็ใช้งานได้ แนะนำเริ่มจาก Docker ก่อนเพราะติดตั้งง่ายและ isolate จากระบบหลัก

Q: ใช้กับ Docker ได้ไหม?

A: ได้เลยครับ มี official Docker image: docker pull llm-inference-vllm-devops-culture:latest แนะนำใช้ Docker สำหรับ development และ Docker Swarm/Kubernetes สำหรับ production

Q: ต้องใช้ server spec เท่าไหร่?

A: ขั้นต่ำ 2 CPU, 4GB RAM, 50GB SSD สำหรับ development สำหรับ production แนะนำ 16+ CPU, 64+ GB RAM, 500+ GB NVMe SSD

Q: มี GUI ไหม?

A: ส่วนใหญ่จะใช้ CLI เป็นหลัก แต่สามารถใช้ Grafana Dashboard สำหรับ monitoring และ Portainer สำหรับ Docker management ได้

Q: ใช้ Cloud provider ไหนดี?

A: ขึ้นอยู่กับงบและความต้องการ AWS มี service ครบที่สุด GCP ดีสำหรับ Kubernetes DigitalOcean/Vultr ราคาถูกเหมาะกับ startup สำหรับไทยแนะนำ DigitalOcean Singapore region (latency ต่ำ)

สรุป LLM Inference vLLM DevOps Culture — Action Plan สำหรับ IT Professional

LLM Inference vLLM DevOps Culture เป็นเทคโนโลยีที่คุ้มค่าที่จะเรียนรู้ ช่วยให้ระบบ IT ของคุณมีประสิทธิภาพ ปลอดภัย และ scale ได้ง่าย ไม่ว่าคุณจะเป็น System Admin, DevOps Engineer หรือ Developer การเข้าใจ LLM Inference vLLM DevOps Culture จะเพิ่มมูลค่าให้กับตัวคุณในตลาดแรงงาน IT

Action Plan

  1. สัปดาห์ที่ 1: ติดตั้งและทดลองใน lab environment (Docker บน laptop)
  2. สัปดาห์ที่ 2: ศึกษา configuration และ best practices
  3. สัปดาห์ที่ 3: ตั้งค่า monitoring (Prometheus + Grafana)
  4. สัปดาห์ที่ 4: Security hardening + backup strategy
  5. เดือนที่ 2: Deploy staging environment
  6. เดือนที่ 3: Deploy production เมื่อมั่นใจ + เขียน documentation
"It's not a bug, it's a feature." — สุภาษิตโปรแกรมเมอร์
บทความที่เกี่ยวข้อง

📖 บทความที่เกี่ยวข้อง

LLM Inference vLLM Consensus Algorithmอ่านบทความ → LLM Inference vLLM FinOps Cloud Costอ่านบทความ → LLM Inference vLLM Chaos Engineeringอ่านบทความ → LLM Inference vLLM Platform Engineeringอ่านบทความ → LLM Inference vLLM Shift Left Securityอ่านบทความ →

📚 ดูบทความทั้งหมด →

บทความแนะนำจากเครือข่าย SiamCafe