基于Prometheus的LLM微服务监控体系构建

基于Prometheus的LLM微服务监控体系构建

随着大模型微服务化改造的深入，构建一套完善的监控体系成为DevOps工程师的核心任务。本文将详细介绍如何基于Prometheus构建LLM微服务监控体系。

监控架构设计

首先，我们需要在微服务中集成Prometheus客户端库。以Python为例：

from prometheus_client import start_http_server, Counter, Histogram

# 创建指标
request_count = Counter('llm_requests_total', 'Total LLM requests')
request_duration = Histogram('llm_request_duration_seconds', 'LLM request duration')

@app.route('/predict')
def predict():
    with request_duration.time():
        request_count.inc()
        # 业务逻辑
        return response

Prometheus配置

在prometheus.yml中添加服务发现配置：

scrape_configs:
  - job_name: 'llm-services'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8000', 'localhost:8001']

Grafana仪表板

创建监控仪表板，包含：

• 请求速率（requests/second）
• 响应时间分布
• 错误率监控

关键优势

相比传统监控方案，Prometheus具有拉取式采集、多维数据模型等优势，更适合微服务场景。通过合理的指标设计，可以有效支撑LLM微服务的可观测性建设。

可复现步骤：

1. 部署Prometheus服务
2. 在微服务中集成客户端库
3. 配置scrape目标
4. 创建Grafana仪表板
5. 观察监控数据

该方案已在多个LLM服务中验证，有效提升了服务治理能力。