大模型服务日志收集与分析方案

大模型服务日志收集与分析方案

最近在为一个大模型微服务项目做日志治理时踩了不少坑，分享一下我的实践过程。

问题背景

我们部署的LLM服务产生了大量日志数据，传统方式无法有效监控和分析。作为DevOps工程师，需要建立一套完整的日志收集与分析方案。

解决方案

采用ELK栈进行日志处理：

# 部署logstash配置
input {
  tcp {
    port => 5959
    codec => json
  }
}

output {
  elasticsearch {
    hosts => ["localhost:9200"]
    index => "llm-logs-%{+YYYY.MM.dd}"
  }
}

关键步骤

1. 在服务启动时配置日志输出到指定端口
2. 使用filebeat收集应用日志
3. 配置Kibana进行可视化分析

实践建议

• 日志级别要合理设置，避免信息过载
• 建议按服务、环境区分索引
• 注意日志轮转配置，防止磁盘占满

这个方案在实际使用中效果不错，大家可以根据自己服务情况调整。