大模型服务故障预防机制设计

大模型服务故障预防机制设计

在大模型微服务架构中，故障预防比事后处理更为重要。本文将分享一套基于监控指标的故障预防机制。

核心预防策略

1. 资源水位监控：设置CPU、内存、GPU使用率阈值

import psutil
import time

def monitor_resources():
    cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)
    memory_percent = psutil.virtual_memory().percent
    if cpu_percent > 80 or memory_percent > 85:
        alert("资源使用率过高")

2. 响应时间预警：监控平均响应时间

from prometheus_client import Histogram
import time

response_time = Histogram('model_response_seconds', 'Response time')
# 在请求处理前后记录时间
with response_time.time():
    # 模型推理逻辑
    pass

3. 队列长度监控：防止请求积压

实施建议

• 建立多级告警机制（轻微、严重）
• 设置自动扩容阈值
• 定期进行压力测试验证

通过这套预防机制，可以有效降低大模型服务的故障率，提升系统稳定性。