容器环境下模型服务稳定性测试
在TensorFlow Serving微服务架构中，容器化部署已成为主流实践。本文基于Docker环境，通过压力测试验证模型服务的稳定性。
环境准备
首先构建基础镜像：
FROM tensorflow/serving:latest
COPY model /models/model
ENV MODEL_NAME=model
EXPOSE 8500 8501
CMD ["tensorflow_model_server", "--model_base_path=/models/model", "--rest_api_port=8500"]
负载均衡配置
使用Nginx进行负载均衡：
upstream tensorflow_servers {
server 172.17.0.2:8500;
server 172.17.0.3:8500;
server 172.17.0.4:8500;
}
server {
listen 80;
location / {
proxy_pass http://tensorflow_servers;
}
}
稳定性测试步骤
-
启动三个容器实例：
docker run -d --name tf1 -p 8501:8500 tensorflow/serving docker run -d --name tf2 -p 8502:8500 tensorflow/serving docker run -d --name tf3 -p 8503:8500 tensorflow/serving -
配置Nginx负载均衡器：
docker run -d --name nginx -p 80:80 -v /path/to/nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf nginx -
压力测试：
wrk -t4 -c100 -d30s http://localhost/predict
测试结果
通过持续监控发现，当并发请求数超过100时，服务响应时间显著增加。通过调整容器资源限制（--memory=2g --cpus=1.5）可有效提升稳定性。
总结
Docker容器化部署配合Nginx负载均衡，能够有效保障模型服务的高可用性，但需根据实际业务场景合理配置资源参数。
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