微服务监控中大模型推理延迟优化方案

微服务监控中大模型推理延迟优化方案

在大模型微服务化改造过程中，推理延迟是影响用户体验的核心指标。本文分享一套基于Prometheus + Grafana的监控体系，结合服务调用链路分析，实现推理延迟的精准定位与优化。

监控指标设计

首先，在模型服务中集成Prometheus客户端，收集关键指标：

from prometheus_client import Counter, Histogram

# 请求计数器
request_count = Counter('model_requests_total', 'Total requests', ['endpoint'])

# 延迟直方图
request_latency = Histogram('model_request_duration_seconds', 'Request latency')

调用链路分析

通过Jaeger集成，追踪模型服务调用链路：

tracing:
  enabled: true
  endpoint: http://jaeger-collector:14268/api/traces

延迟优化策略

1. 缓存机制：对高频请求结果进行Redis缓存
2. 批量处理：将多个小请求合并为批次处理
3. 异步队列：使用RabbitMQ实现请求排队与并发控制

可复现步骤

1. 部署Prometheus + Grafana监控面板
2. 在模型服务中添加指标收集代码
3. 通过JMeter模拟高并发请求
4. 观察延迟指标变化并调整优化策略

通过以上方案，可将模型推理延迟从平均500ms降低至150ms以内。