大模型服务监控平台建设经验

大模型服务监控平台建设经验

随着大模型应用的快速发展，传统监控手段已难以满足复杂的服务治理需求。本文分享我们在开源大模型微服务治理社区中积累的监控平台建设实践经验。

监控架构设计

我们采用Prometheus + Grafana的组合方案，通过服务注册发现机制实现自动监控。首先配置Prometheus采集器：

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

关键指标监控

重点监控以下指标：

• 接口响应时间（p95/p99）
• 并发请求数
• 内存使用率
• GPU利用率

实现步骤

1. 集成OpenTelemetry SDK到模型服务中
2. 配置Prometheus服务发现
3. 创建Grafana仪表板展示关键指标
4. 设置告警规则（如响应时间超过500ms）

通过这套监控体系，我们能够快速定位模型推理性能瓶颈，为服务优化提供数据支撑。建议DevOps工程师根据实际业务场景调整监控粒度和告警阈值。