Kubernetes环境下模型服务资源消耗监控方案

Kubernetes环境下模型服务资源消耗监控方案

在Kubernetes集群中部署机器学习模型服务时，资源监控是确保服务稳定运行的关键。本文提供一套完整的资源消耗监控方案。

核心监控指标配置

首先在Deployment中添加资源限制和请求配置：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: model-service
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: model-service
  template:
    metadata:
      labels:
        app: model-service
    spec:
      containers:
      - name: model-container
        image: model-service:latest
        resources:
          requests:
            memory: "512Mi"
            cpu: "250m"
          limits:
            memory: "1Gi"
            cpu: "500m"

Prometheus监控配置

创建Prometheus服务监控规则：

rule_files:
  - model_rules.yml

groups:
- name: model_metrics
  rules:
  - alert: HighCPUUsage
    expr: rate(container_cpu_usage_seconds_total{container="model-container"}[5m]) > 0.4
    for: 2m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "High CPU usage detected"
      description: "Container CPU usage is {{ $value }} over 5 minutes"

告警配置方案

在Grafana中创建监控面板，包含以下指标：

• CPU使用率（container_cpu_usage_seconds_total）
• 内存使用率（container_memory_usage_bytes）
• 网络输入/输出速率

告警阈值设置：

• CPU超过40%持续2分钟触发警告
• 内存超过80%立即触发告警
• 请求延迟超过500ms触发警告

通过kubectl命令验证配置：kubectl get pods -l app=model-service