容器化TensorFlow服务的资源监控与告警配置

在TensorFlow Serving微服务架构中，容器化部署的资源监控与告警配置是保障服务稳定性的关键环节。本文将通过Docker容器化方案，介绍如何实现TensorFlow模型服务的资源监控与告警。

Docker容器化部署

首先，创建Dockerfile进行容器化：

FROM tensorflow/serving:latest

# 暴露端口
EXPOSE 8500 8501

# 启动命令
ENTRYPOINT ["tensorflow_model_server"]
CMD ["--model_base_path=/models/model_name", "--rest_api_port=8501", "--grpc_port=8500"]

资源监控配置

使用Prometheus采集容器指标，配置prometheus.yml：

scrape_configs:
  - job_name: 'tensorflow-serving'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8501']
    metrics_path: /monitoring/prometheus

告警规则配置

创建alert.rules.yml：

groups:
- name: tensorflow-alerts
  rules:
  - alert: HighCPUUsage
    expr: rate(container_cpu_usage_seconds_total[5m]) > 0.8
    for: 2m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "High CPU usage detected"

负载均衡配置

使用Nginx实现负载均衡：

upstream tensorflow_servers {
    server 172.17.0.2:8500;
    server 172.17.0.3:8500;
}

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

通过以上配置，可实现容器化TensorFlow服务的完整监控告警体系。