大模型微服务治理的可观测性建设思路

大模型微服务治理的可观测性建设思路

在大模型微服务化改造过程中，可观测性已成为治理的核心要素。本文分享我们在实践中踩过的坑和总结的建设思路。

核心问题

我们最初采用传统的日志收集方案，但发现当模型服务实例数从10个增长到100个时，日志采集性能急剧下降，CPU使用率飙升300%。同时，跨服务调用链路追踪困难，难以定位性能瓶颈。

解决方案与踩坑记录

1. 采用OpenTelemetry统一采集

# otel-collector配置示例
receivers:
  otlp:
    protocols:
      grpc:
        endpoint: 0.0.0.0:4317
      http:
        endpoint: 0.0.0.0:4318

processors:
  batch:
  memory_limiter:
    limit_mib: 1024
    spike_limit_mib: 256
    check_interval: 1s

exporters:
  prometheus:
    endpoint: 0.0.0.0:8889

service:
  pipelines:
    traces:
      receivers: [otlp]
      processors: [batch]
      exporters: [prometheus]

2. 模型服务监控指标设计 我们踩的第一个坑是：只关注了模型推理延迟。正确的做法是同时采集以下指标：

• model_inference_duration_seconds (推理耗时)
• model_memory_usage_bytes (内存占用)
• model_gpu_utilization_percent (GPU利用率)

3. 服务健康检查优化 原方案中，我们使用简单的HTTP GET请求进行健康检查。但发现模型加载阶段会返回503，导致频繁的重启。最终采用以下策略：

# 健康检查脚本
#!/bin/bash
if curl -f http://localhost:8080/health > /dev/null; then
  # 检查模型是否加载完成
  if curl http://localhost:8080/ready | grep -q '"status":"ready"'; then
    exit 0
  fi
fi
exit 1

总结

可观测性建设需要从监控指标、链路追踪、日志分析三个维度协同发力，避免单点故障影响整个服务链路。建议优先实现基础的Prometheus指标采集，再逐步完善链路追踪。