大模型服务日志分析平台建设

大模型服务日志分析平台建设

随着大模型微服务化改造的深入，构建一个高效的日志分析平台成为DevOps工程师的必修课。本文将分享一个可复现的大模型服务日志分析平台建设方案。

平台架构

用户请求 → API网关 → 微服务实例 → 日志收集器 → 数据存储 → 分析平台

核心组件实现

1. 日志收集器配置

# fluentd配置文件
<source>
  @type tail
  path /var/log/model-service/*.log
  pos_file /var/log/td-agent/model-service.log.pos
  tag model.service
  read_from_head true
</source>

2. 数据存储优化 使用Elasticsearch集群存储日志数据，配置索引模板：

{
  "index_patterns": ["model-logs-*"],
  "settings": {
    "number_of_shards": 3,
    "number_of_replicas": 1
  }
}

3. 关键指标监控 通过Prometheus采集以下关键指标：

• 请求响应时间
• 错误率
• 并发请求数
• 模型推理耗时

实践建议

1. 建立日志规范，统一字段格式
2. 设置合理的日志轮转策略
3. 配置告警规则，及时发现异常
4. 定期优化查询性能

该方案已在多个大模型微服务项目中验证，可作为参考实施路径。