微服务架构下大模型服务监控策略

微服务架构下大模型服务监控策略

在大模型微服务化改造过程中，监控体系的建设至关重要。本文将分享一套适用于大模型微服务的监控策略，帮助DevOps工程师构建可靠的监控体系。

核心监控维度

1. 服务健康度监控 通过Prometheus收集服务指标，设置关键告警阈值：

- job_name: 'model-service'
  metrics_path: /metrics
  static_configs:
    - targets: ['localhost:8080']
  metrics_path: /metrics
  scrape_interval: 15s

2. 推理延迟监控 针对大模型推理场景，重点关注平均响应时间、P95/P99延迟：

import time
import logging

def monitor_inference_latency(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        latency = time.time() - start_time
        logging.info(f"Inference latency: {latency}s")
        return result
    return wrapper

实践建议

• 建立服务依赖关系图谱
• 设置熔断降级机制
• 定期审查监控指标有效性

通过这些策略的实施，可以有效保障大模型微服务的稳定运行。