在LLM微服务架构中，调用链路分析是保障系统可观测性的关键环节。本文将介绍如何构建一个基础的LLM微服务调用链路分析工具。
核心原理
通过在服务入口和出口处植入追踪埋点，收集请求ID、调用时间、服务名等信息，形成完整的调用链路图谱。
实现步骤
- 引入追踪库：使用OpenTelemetry或Jaeger SDK
- 代码示例：
from opentelemetry import trace
tracer = trace.get_tracer(__name__)
with tracer.start_as_current_span("llm-inference") as span:
# LLM推理逻辑
result = model.inference(prompt)
span.set_attribute("result", result)
- 链路可视化：将数据发送到Jaeger或Prometheus进行存储和展示
监控价值
- 识别性能瓶颈
- 追踪错误源头
- 优化服务依赖关系
该方案可有效支撑LLM微服务治理，提升系统运维效率。
讨论