分布式推理中的负载均衡实现方案

分布式推理中的负载均衡实现方案

在分布式大模型推理场景中，负载均衡是确保系统高可用性和性能的关键组件。本文将对比分析几种主流的负载均衡实现方案，并提供可复现的部署步骤。

方案对比

1. 硬件负载均衡器（如F5）

• 优点：性能稳定，功能丰富
• 缺点：成本高，扩展性差
• 适用场景：对性能要求极高的生产环境

2. 软件负载均衡器（如Nginx）

upstream model_servers {
    server 10.0.1.10:8000;
    server 10.0.1.11:8000;
    server 10.0.1.12:8000;
}

server {
    listen 80;
    location / {
        proxy_pass http://model_servers;
    }
}

3. Kubernetes服务负载均衡

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: model-service
spec:
  selector:
    app: model-server
  ports:
    - port: 8000
      targetPort: 8000
  type: LoadBalancer

实践建议

推荐在生产环境中采用Kubernetes方案，结合Prometheus监控和自动扩缩容策略，实现智能负载均衡。