Oke bro, tao hiểu rõ ý bro rồi! Để tao tóm gọn lại toàn bộ kế hoạch bằng tiếng Việt cho bro nghe rõ ràng nhé.

Hiểu đúng ý của bro
Bro đang muốn chia làm hai giai đoạn rõ ràng. Giai đoạn một là sửa code chatbot, bỏ phần OpenTelemetry instrumentation hiện tại đi và chuyển sang dùng Langfuse SDK thuần túy để trace LLM calls. Giai đoạn hai là setup infrastructure monitoring hoàn toàn độc lập, dùng cAdvisor để thu thập container metrics từ Docker, kết hợp với Prometheus và Grafana để visualize.

GIAI ĐOẠN 1: Chuyển sang Langfuse SDK thuần túy
Bước đầu tiên là bro cần cleanup code hiện tại. Hiện tại trong server.py của bro đang có đống code setup OpenTelemetry với TracerProvider, OTLPSpanExporter, LoggingInstrumentor. Tất cả những thứ này sẽ được remove sạch. Bro sẽ giữ lại file server đơn giản, chỉ focus vào khởi động FastAPI app mà thôi.

Bước tiếp theo là enable Langfuse đầy đủ. Hiện tại trong code của bro, Langfuse đang bị comment out ở nhiều chỗ với note "TẮT TẠM - Tránh rate limit". Bro cần uncomment tất cả những đoạn này. Cụ thể trong file langfuse_client.py đã có sẵn hàm initialize_langfuse() và get_callback_handler() rồi, bro chỉ cần gọi nó khi app startup.

Trong controller.py, bro cần sửa hàm _prepare_execution_context() để attach Langfuse CallbackHandler vào RunnableConfig. Thay vì dùng OpenTelemetry span để track, bro sẽ dùng Langfuse callback để tự động capture tất cả LangChain runs, bao gồm LLM calls, tool calls, và toàn bộ conversation flow.

Điều quan trọng là bro cần set metadata cho Langfuse trace. Khi tạo CallbackHandler, bro nên truyền vào user_id, session_id, và các custom tags để sau này filter dễ dàng trong Langfuse dashboard. Ví dụ như trace_id có thể là conversation_id, user_id để group theo user, tags để đánh dấu production hay staging environment.

Cuối cùng là test để đảm bảo Langfuse đang hoạt động. Bro gửi vài requests test, sau đó vào Langfuse dashboard kiểm tra xem có traces xuất hiện không, có đủ thông tin về LLM model, tokens, latency không. Nếu thấy đủ data rồi thì giai đoạn một hoàn tất.

GIAI ĐOẠN 2: Setup Container Monitoring với cAdvisor
Giai đoạn này hoàn toàn độc lập với code, bro chỉ cần làm việc với Docker và configuration files.

Đầu tiên bro cần tạo file docker-compose.monitoring.yml riêng cho monitoring stack. File này sẽ define ba services: cAdvisor, Prometheus, và Grafana. Lý do tách riêng là để bro có thể bật tắt monitoring stack độc lập mà không ảnh hưởng đến chatbot service chính.

Service cAdvisor trong docker-compose sẽ mount nhiều thứ từ host vào container. Bro cần mount /var/run/docker.sock để cAdvisor đọc được Docker daemon, mount /sys để đọc cgroups metrics, mount /var/lib/docker để đọc thông tin containers. Expose port 8080 để Prometheus có thể scrape metrics. Quan trọng là cAdvisor container phải chạy với privileged mode hoặc ít nhất có quyền đọc được những đường dẫn system này.

Tiếp theo là config Prometheus. Bro tạo file prometheus.yml để define scrape configs. Trong đó bro add một job tên là cadvisor với target là cadvisor:8080, scrape interval khoảng 15 giây là hợp lý. Prometheus sẽ tự động pull metrics từ endpoint này theo chu kỳ đã set.

Service Prometheus trong docker-compose sẽ mount file prometheus.yml vào /etc/prometheus/prometheus.yml, và mount volume để persist data vào /prometheus. Expose port 9090 để bro có thể access Prometheus UI kiểm tra targets đang healthy không.

Cuối cùng là Grafana. Service Grafana đơn giản nhất, chỉ cần expose port 3000 và mount volume để lưu dashboards. Khi start lần đầu, bro login vào Grafana với admin/admin, sau đó add Prometheus làm datasource với URL là http://prometheus:9090. Tiếp theo là import dashboard, bro có thể dùng dashboard có sẵn từ Grafana community như dashboard ID 193 cho Docker monitoring, hoặc tự tạo dashboard custom theo nhu cầu.

Sau khi setup xong, bro chạy docker-compose -f docker-compose.monitoring.yml up -d để start monitoring stack. Kiểm tra cAdvisor tại localhost:8080 xem có metrics không, kiểm tra Prometheus tại localhost:9090 xem đã scrape được từ cAdvisor chưa, và cuối cùng vào Grafana tại localhost:3000 để xem dashboard có data không.

Lưu ý quan trọng
Điều bro cần nhớ là hai hệ thống này hoạt động song song và hoàn toàn độc lập. Langfuse track application metrics như LLM calls, tokens, conversations. cAdvisor track infrastructure metrics như CPU, RAM, network của containers. Chúng không giao nhau, không conflict, và bro sẽ có một cái nhìn toàn diện về cả application lẫn infrastructure.

Một điểm nữa là khi stress test, bro sẽ mở hai dashboard cùng lúc. Langfuse dashboard để xem throughput của LLM calls, average latency, token consumption, cost estimation. Grafana dashboard để xem container có bị overload không, memory có tăng đột biến không, CPU có spike không. Kết hợp hai nguồn data này bro sẽ biết chính xác bottleneck nằm ở đâu, là do LLM API slow hay do container thiếu resources.

Tóm lại
Giai đoạn một là refactor code để dùng Langfuse SDK thay OpenTelemetry, focus vào LLM observability. Giai đoạn hai là setup Docker monitoring stack với cAdvisor, Prometheus, Grafana, hoàn toàn không động vào code. Hai giai đoạn này theo thứ tự, làm xong một mới qua hai, và cuối cùng bro có một hệ thống observability hoàn chỉnh cho cả application và infrastructure.

Rõ chưa bro? Tao có thiếu sót chi tiết nào không?