LLM微服务资源调度算法研究

LLM微服务资源调度算法研究

在LLM微服务化改造过程中，合理的资源调度算法是保障服务稳定性和性能的关键。本文将探讨基于负载均衡的动态资源调度策略。

核心思路

采用基于Prometheus监控数据的自适应调度算法，根据服务实时负载动态调整资源分配。

可复现步骤

1. 部署Prometheus监控系统，收集容器CPU和内存使用率
2. 编写Grafana仪表板展示实时指标
3. 实现简单的负载均衡调度器：

import time
import requests
import json
from collections import defaultdict

class LLMResourceScheduler:
    def __init__(self, target_services):
        self.services = target_services
        self.metrics_cache = defaultdict(dict)
    
    def get_service_metrics(self, service_name):
        # 从Prometheus获取指标
        url = f"http://prometheus:9090/api/v1/query?query=container_cpu_usage_seconds_total"
        response = requests.get(url)
        return response.json()
    
    def schedule(self):
        # 基于负载均衡的调度逻辑
        for service in self.services:
            metrics = self.get_service_metrics(service)
            cpu_util = metrics['data']['result'][0]['value'][1]
            if float(cpu_util) > 0.8:
                print(f"{service} 负载过高，考虑扩容")
            else:
                print(f"{service} 负载正常")

# 使用示例
scheduler = LLMResourceScheduler(['llm-api', 'llm-inference', 'llm-cache'])
scheduler.schedule()

实践建议

• 建立服务健康检查机制
• 设置合理的资源阈值和自动扩容规则
• 定期优化调度算法参数

通过以上方法，可有效提升LLM微服务的资源利用效率和系统稳定性。