Docker容器资源使用率监控方案设计

在TensorFlow Serving微服务架构中，Docker容器资源使用率监控是保障系统稳定性的关键环节。本文将介绍一套完整的监控方案设计。

监控架构设计 首先，在Docker容器中集成Prometheus Node Exporter和TensorFlow Serving内置的metrics端点。通过以下Dockerfile配置：

FROM tensorflow/serving:latest

# 安装node_exporter
RUN apt-get update && apt-get install -y prometheus-node-exporter

# 暴露metrics端口
EXPOSE 8080 8081

负载均衡配置 使用Nginx作为反向代理，配置负载均衡策略：

upstream tensorflow_servers {
    server 172.16.0.10:8080;
    server 172.16.0.11:8080;
    server 172.16.0.12:8080;
}

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

监控实现方案 通过Prometheus抓取配置文件：

scrape_configs:
  - job_name: 'tensorflow-serving'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8081']

关键指标收集 重点关注CPU使用率、内存占用、请求延迟等核心指标，配置告警阈值，实现自动化运维。此方案有效解决了TensorFlow Serving微服务架构中的资源监控难题。