TensorFlow Serving高可用架构中的负载均衡配置

TensorFlow Serving高可用架构中的负载均衡配置踩坑记录

最近在部署TensorFlow Serving微服务时，遇到了负载均衡配置的坑，特此记录。

环境准备

首先，使用Docker容器化部署了TensorFlow Serving服务：

FROM tensorflow/serving:latest
COPY model /models/model
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

最初尝试使用Nginx反向代理，配置如下：

upstream tensorflow_servers {
    server 172.18.0.2:8500;
    server 172.18.0.3:8500;
    server 172.18.0.4:8500;
}

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

遇到的问题

1. 模型版本管理混乱：多个容器实例无法同步模型版本
2. 健康检查失败：Nginx无法正确识别服务状态
3. 请求分发不均：部分节点负载过高

解决方案

最终采用Kubernetes Ingress + Service的组合方案，通过配置service.yaml：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: tensorflow-svc
spec:
  selector:
    app: tensorflow-serving
  ports:
    - port: 8500
      targetPort: 8500
  type: LoadBalancer

这样通过Kubernetes的Service自动管理负载均衡，避免了手动配置的复杂性。