大模型服务的可观测性架构设计

大模型服务的可观测性架构设计踩坑记录

最近在为一个大模型推理服务搭建可观测性体系时，踩了不少坑，分享一下血泪史。

问题背景

我们的大模型服务在生产环境出现性能瓶颈时，很难快速定位问题根源。传统的日志+监控方式已经无法满足大模型的复杂性需求。

构建方案

我采用了三层次可观测性架构：

1. 基础指标采集

import prometheus_client
from prometheus_client import Counter, Histogram

# 定义指标
request_counter = Counter('model_requests_total', 'Total requests', ['model_name'])
latency_histogram = Histogram('model_request_latency_seconds', 'Request latency')

# 记录指标
with latency_histogram.time():
    result = model.inference(input_data)
    request_counter.labels(model_name='gpt-4').inc()

2. 链路追踪 使用OpenTelemetry进行分布式追踪，关键代码：

from opentelemetry import trace
tracer = trace.get_tracer(__name__)

with tracer.start_as_current_span("model_inference"):
    # 大模型推理逻辑
    result = model.inference(input_data)

3. 日志结构化 采用JSON格式日志，包含trace_id等关键信息。

踩坑总结

1. 指标维度太多：一开始定义了过多的标签维度，导致Prometheus内存占用激增
2. 链路追踪性能损耗：全量追踪会增加30%延迟，需要权衡
3. 日志格式不统一：建议使用loguru等工具统一格式

复现步骤

1. 部署Prometheus + Grafana
2. 集成OpenTelemetry SDK
3. 实现基础指标采集代码
4. 验证链路追踪效果

这个架构虽然复杂，但确实解决了大模型服务的可观测性问题。