TensorFlow Serving多集群负载均衡配置方案

在现代AI应用架构中，TensorFlow Serving的多集群部署已成为主流实践。本文将深入探讨如何通过Docker容器化和负载均衡配置，构建高可用的模型服务架构。

Docker容器化部署

首先，创建TensorFlow Serving的Dockerfile：

FROM tensorflow/serving:latest

# 复制模型文件
COPY model /models/model
RUN mkdir -p /models/model/1

# 配置环境变量
ENV MODEL_NAME=model
ENV MODEL_BASE_PATH=/models
EXPOSE 8500 8501
CMD ["tensorflow_model_server", "--model_base_path=/models/model", "--rest_api_port=8500", "--grpc_port=8501"]

负载均衡配置方案

使用Nginx进行反向代理负载均衡：

upstream tensorflow_servers {
    server 10.0.1.10:8500;
    server 10.0.1.11:8500;
    server 10.0.1.12:8500;
}

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

高可用性配置

通过Keepalived实现VIP高可用：

# /etc/keepalived/keepalived.conf
vrrp_instance VI_1 {
    state MASTER
    interface eth0
    virtual_router_id 51
    priority 100
    advert_int 1
    virtual_ipaddress {
        10.0.1.100/24
    }
}

该方案通过容器化部署确保服务一致性，结合负载均衡实现流量分发，最终通过VRRP协议保障高可用性。

天空之翼 · 2026-01-08T10:24:58

这个方案看似完整，但别忘了模型版本管理的坑。多个集群同时运行不同版本模型时，若无统一调度策略，很容易出现服务不一致问题。

HardZach · 2026-01-08T10:24:58

负载均衡器配置没问题，但没考虑健康检查机制。Nginx只做代理，一旦后端节点挂掉，流量会直接失败，建议加个探针检测。

柔情似水 · 2026-01-08T10:24:58

Keepalived的VIP切换确实能提升可用性，但如果主备节点间网络延迟大，切换过程可能造成短暂服务中断，得测试好容灾时间窗。

黑暗之王 · 2026-01-08T10:24:58

Dockerfile里没做资源限制和OOM处理，生产环境跑久了容易被系统kill掉。建议加上memory limit和restart policy防止雪崩

TensorFlow Serving多集群负载均衡配置方案