TensorFlow服务异常日志收集分析

在TensorFlow Serving微服务架构中，异常日志收集分析是保障系统稳定性的重要环节。本文将详细介绍如何构建完整的异常日志收集体系。

核心问题定位 当模型服务出现异常时，需要快速定位问题。通过配置以下日志收集方案：

# Docker容器化部署中的日志配置
 docker run -d \
   --name tensorflow-serving \
   -p 8501:8501 \
   -v /path/to/model:/models \
   -e MODEL_NAME=model_name \
   --log-driver=json-file \
   --log-opt max-size=10m \
   --log-opt max-file=3 \
   tensorflow/serving:latest \
   --model_config_file=/models/model.config

日志分析脚本 创建日志分析工具，定期收集并分析异常模式：

import logging
import json
from datetime import datetime

# 配置日志处理器
logging.basicConfig(
    filename='/var/log/tf_serving/exceptions.log',
    level=logging.ERROR,
    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'
)

# 异常捕获装饰器
import functools
def log_exceptions(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        try:
            return func(*args, **kwargs)
        except Exception as e:
            logging.error(f"{func.__name__} failed: {str(e)}")
            raise
    return wrapper

负载均衡配置 在Nginx中配置日志收集：

http {
    # 定义日志格式
    log_format tf_serving '{"time": "$time_iso8601", "remote_addr": "$remote_addr", "status": "$status", "request_time": "$request_time", "upstream_response_time": "$upstream_response_time"}';
    
    # 应用日志格式
    access_log /var/log/nginx/tf_serving_access.log tf_serving;
}

通过以上配置，可实现异常日志的自动收集、分类和分析，为后续的模型优化和系统调优提供数据支撑。