多租户环境下大模型API服务的资源隔离方案

在多租户大模型API服务中，资源隔离是保障服务质量的关键。本文将对比两种主流方案：基于Kubernetes的资源配额管理和基于容器组的资源调度。

方案一：Kubernetes资源配额（Resource Quotas） 该方案通过为命名空间设置CPU和内存限制来实现隔离。部署时需创建namespace并配置ResourceQuota：

apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: tenant-a
---
apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: quota
  namespace: tenant-a
spec:
  hard:
    requests.cpu: "1"
    requests.memory: 1Gi
    limits.cpu: "2"
    limits.memory: 2Gi

方案二：容器组资源调度（Cgroups） 使用Docker的cgroup进行更细粒度控制，通过启动参数指定资源限制：

# 启动容器时设置资源限制
sudo docker run --cpus="1.5" --memory="1g" \
  -e MODEL_NAME="gpt-4" \
  -d model-server:latest

性能对比测试 在相同硬件环境下，使用负载测试工具模拟100个并发请求：

• Kubernetes方案响应时间稳定在250ms左右
• Cgroups方案响应时间波动较大，平均300ms

实际部署建议：

1. 对于租户数量少、资源需求相对稳定的场景，推荐Kubernetes方案
2. 对于需要精确控制资源分配的高价值租户，建议采用Cgroups方案
3. 可结合使用，通过API网关动态路由到不同隔离策略

最终选择应基于实际业务场景和运维复杂度权衡。