推理服务高可用性设计：从单点到多活架构演进过程
在大模型推理服务的实践中，高可用性是保障业务连续性的核心要求。本文将从单点架构出发，逐步演进到多活多区域部署方案，并提供可复现的技术路径。
单点架构的局限性
初始阶段，我们采用单点部署模式：
# 简化的单点推理服务
from flask import Flask, request
import torch
class InferenceService:
def __init__(self):
self.model = torch.load('model.pth')
def predict(self, data):
return self.model(data)
app = Flask(__name__)
service = InferenceService()
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
data = request.json['data']
result = service.predict(data)
return {'result': result.tolist()}
这种架构存在明显单点故障风险，一旦服务宕机，整个推理链路中断。
多实例部署方案
通过引入负载均衡和健康检查机制：
# 使用nginx + gunicorn多实例部署
upstream inference_servers {
server 127.0.0.1:8001 weight=3;
server 127.0.0.1:8002 weight=2;
server 127.0.0.1:8003 backup;
}
server {
listen 80;
location /predict {
proxy_pass http://inference_servers;
proxy_set_header Host $host;
proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
}
}
多活架构演进
最终采用多活架构，实现跨区域容灾：
- 每个区域部署独立推理服务集群
- 通过DNS轮询或全局负载均衡器实现流量分发
- 引入分布式缓存层减少重复计算
在实际部署中，建议使用Kubernetes + Istio的组合方案进行服务网格化管理，通过配置健康检查策略和自动故障转移机制来保障服务高可用性。
关键要点：
- 服务发现与注册
- 熔断与降级机制
- 数据一致性保证
- 容量规划与弹性伸缩
讨论