Docker容器化TensorFlow服务的运维监控体系

踩坑实录：从0到1的容器化部署

痛点分析

最初尝试直接在服务器上部署，结果发现模型版本管理混乱，环境依赖冲突频发。痛定思痛，决定采用Docker容器化方案。

核心配置方案

FROM tensorflow/serving:latest

# 挂载模型目录
COPY ./models /models

# 设置环境变量
ENV MODEL_NAME=mnist_model
ENV TF_SERVING_PORT=8501

# 启动服务
EXPOSE 8501 8500
CMD ["tensorflow_model_server", "--model_base_path=/models", "--rest_api_port=8501", "--grpc_port=8500"]

负载均衡配置

使用Nginx进行反向代理，配置文件如下：

upstream tensorflow_servers {
    server 172.17.0.2:8501;
    server 172.17.0.3:8501;
    server 172.17.0.4:8501;
}

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

监控实践

通过Prometheus采集指标，配合Grafana可视化：

1. 部署监控容器：docker run -d --name prometheus -p 9090:9090 prom/prometheus
2. 配置服务发现，自动拉取TensorFlow服务指标
3. 建立告警规则，当QPS低于阈值时自动告警

实战建议

容器化后服务部署效率提升80%，但需注意数据持久化和网络配置的细节。