多区域TensorFlow服务负载均衡配置方案

多区域TensorFlow服务负载均衡配置方案

在分布式TensorFlow Serving部署中，多区域负载均衡是提升模型服务可用性和性能的关键环节。本文将基于Docker容器化环境，提供可复现的负载均衡配置方案。

环境准备

首先创建Docker网络和容器组：

# 创建自定义网络
sudo docker network create tf-serving-net

# 启动多个TensorFlow Serving实例
for i in {1..3}; do
  sudo docker run -d \
    --name=tf-serving-$i \
    --network=tf-serving-net \
    -p 8500+$i:8500 \
    tensorflow/serving:latest \
    --model_name=model_$i \
    --model_base_path=/models/model_$i

负载均衡配置

使用Nginx实现多区域负载均衡：

upstream tensorflow_servers {
    server tf-serving-1:8500 weight=3;
    server tf-serving-2:8500 weight=2;
    server tf-serving-3:8500 weight=1;
}

server {
    listen 80;
    location / {
        proxy_pass http://tensorflow_servers;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
    }
}

高可用监控

配置健康检查：

health_check:
  interval: 30s
  timeout: 5s
  healthy_threshold: 2
  unhealthy_threshold: 3

通过以上配置，可实现跨区域的TensorFlow服务负载均衡，提升模型推理服务的稳定性和扩展性。