微服务架构下大模型服务日志收集

在大模型微服务架构中，日志收集是治理的重要基石。本文将分享一个完整的日志收集方案，适用于DevOps工程师实践。

核心架构

采用ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）栈结合Filebeat进行日志采集，通过服务网格（如Istio）实现无侵入式日志收集。

实施步骤

1. 安装Filebeat

wget https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-7.17.0-linux-x86_64.tar.gz

2. 配置Filebeat采集规则

filebeat.inputs:
- type: log
  enabled: true
  paths:
    - /var/log/model-service/*.log
  fields:
    service: "model-inference"
    environment: "production"

3. 日志格式标准化

{
  "timestamp": "2023-12-01T10:00:00Z",
  "level": "INFO",
  "message": "模型推理完成",
  "request_id": "req-123456"
}

监控要点

通过Kibana仪表板实时监控服务响应时间、错误率和吞吐量，建立告警机制。建议设置以下阈值：

• 响应时间超过500ms触发告警
• 错误率超过1%自动通知

该方案已在多个大模型服务中验证，可有效支撑微服务治理实践。