大模型微服务监控平台搭建经验

大模型微服务监控平台搭建经验

最近在为公司的大模型微服务架构搭建监控平台，踩了不少坑，记录一下经验教训。

问题背景

我们的大模型服务拆分为多个微服务，包括模型推理服务、数据预处理服务、结果缓存服务等。由于服务间调用复杂，故障排查变得困难。

解决方案

我采用了Prometheus + Grafana的组合方案，核心步骤如下：

1. 配置Prometheus监控

scrape_configs:
  - job_name: 'model-service'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8080']
    metrics_path: '/metrics'

2. 添加服务指标收集 在每个微服务中添加Prometheus客户端：

from prometheus_client import Counter, Histogram

inference_count = Counter('model_inference_total', 'Total inference requests')
inference_time = Histogram('model_inference_seconds', 'Inference time')

3. Grafana可视化配置 创建仪表板，监控关键指标如：

• 服务响应时间
• 错误率
• QPS

避坑指南

1. 不要忽略服务发现配置，容易导致指标收集遗漏
2. 注意指标命名规范，避免重复
3. 设置合理的告警阈值，防止误报

最终监控平台帮助我们快速定位了模型推理延迟问题，服务稳定性得到显著提升。