大模型服务监控告警策略优化

大模型服务监控告警策略优化踩坑记录

最近在参与大模型微服务治理项目时，遇到了一个典型的监控告警问题。我们的LLM服务在生产环境频繁出现性能下降，但传统监控手段无法准确识别问题根源。

问题现象

服务响应时间从平均200ms飙升到1500ms以上，但CPU和内存使用率并未明显升高。通过Prometheus抓取指标发现，模型推理队列堆积严重，但缺乏有效的预警机制。

解决方案

核心是优化告警策略，增加以下监控维度：

# prometheus alert rules
- alert: LLMModelQueueTimeout
  expr: (sum by(instance) (model_queue_length) > 100)
  for: 5m
  labels:
    severity: warning
  annotations:
    summary: "模型队列堆积超过阈值"

- alert: LLMInferenceSlow
  expr: rate(model_inference_duration_seconds_sum[5m]) / rate(model_inference_duration_seconds_count[5m]) > 0.5
  for: 3m
  labels:
    severity: critical

复现步骤

1. 模拟大量并发请求（使用wrk工具）
2. 监控模型队列长度指标
3. 观察告警触发情况
4. 调整阈值参数优化

经验总结

• 传统CPU/内存监控已无法满足大模型服务需求
• 需要关注模型推理队列、处理时延等业务指标
• 告警策略需要结合实际业务场景动态调整

这让我们意识到，大模型微服务治理不能仅依赖传统监控手段，需要建立更精细化的告警体系。