多集群TensorFlow服务统一监控

多集群TensorFlow服务统一监控实践

在分布式TensorFlow Serving架构中，跨集群监控是保障服务稳定性的关键环节。本文将介绍如何构建统一的监控体系，实现多集群TensorFlow服务的实时监控。

监控架构设计

首先，需要在每个TensorFlow Serving集群中部署Prometheus客户端，通过以下Docker配置实现：

FROM tensorflow/serving:latest

# 安装prometheus client
RUN pip install prometheus-client

# 暴露监控端口
EXPOSE 9090

配置负载均衡与监控集成

使用Nginx作为反向代理，配置负载均衡并集成监控：

upstream tensorflow_servers {
    server tf-server-1:8501;
    server tf-server-2:8501;
    server tf-server-3:8501;
}

server {
    listen 80;
    location /metrics {
        stub_status on;
        access_log off;
        allow 127.0.0.1;
        deny all;
    }
    location / {
        proxy_pass http://tensorflow_servers;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
    }
}

统一监控面板

通过Grafana集成多个集群的Prometheus数据源，创建统一仪表板。关键指标包括：

• 请求成功率和延迟
• 模型加载状态
• GPU/CPU资源使用率

配置完成后，可通过单个界面实时监控所有TensorFlow服务集群的状态。