Kubernetes上TensorFlow Serving负载均衡策略实战

Kubernetes上TensorFlow Serving负载均衡策略实战

在现代AI应用架构中，TensorFlow Serving作为模型服务化的核心组件，其部署效率直接影响业务响应能力。本文将通过Kubernetes环境下的实际部署案例，对比不同负载均衡策略的优劣。

环境准备与Docker容器化

首先创建TensorFlow Serving Docker镜像：

FROM tensorflow/serving:latest
COPY model /models/model
ENV MODEL_NAME=model
EXPOSE 8500 8501

构建并推送镜像至私有仓库：

# 构建镜像
sudo docker build -t my-tfserving:latest .
# 推送镜像
sudo docker push my-tfserving:latest

Deployment配置

创建Deployment资源：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: tensorflow-serving
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: tfserving
  template:
    metadata:
      labels:
        app: tfserving
    spec:
      containers:
      - name: serving
        image: my-tfserving:latest
        ports:
        - containerPort: 8500

负载均衡策略对比

Service类型对比：

• ClusterIP：默认模式，内部负载均衡，适合微服务间调用
• LoadBalancer：云服务商支持的外部负载均衡，适合生产环境

创建Service配置：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: tfserving-service
spec:
  selector:
    app: tfserving
  ports:
  - port: 8500
    targetPort: 8500
  type: LoadBalancer

实际部署验证： 通过以下命令验证服务状态：

kubectl get svc tfserving-service
kubectl get pods -l app=tfserving

在生产环境中，建议采用LoadBalancer类型配合云服务商的负载均衡器，以实现更稳定的流量分发和高可用性。

通过容器化部署和合理的负载均衡配置，TensorFlow Serving服务能够有效支撑高并发业务场景。