微服务治理中大模型服务的可观测性

微服务治理中大模型服务的可观测性

在将大模型服务微服务化改造的过程中，可观测性成为了我们面临的核心挑战。最近在实践中踩了不少坑，分享一下经验。

问题场景

我们的大模型服务从单体应用拆分为多个微服务后，监控告警变得异常困难。服务间调用链路复杂，性能瓶颈难以定位。

解决方案

我们采用OpenTelemetry + Prometheus的组合方案来实现可观测性：

# docker-compose.yml
version: '3'
 services:
   otel-collector:
     image: otel/opentelemetry-collector:latest
     command: ["--config=/etc/otel-config.yaml"]
     volumes:
       - ./otel-config.yaml:/etc/otel-config.yaml
   prometheus:
     image: prom/prometheus:latest
     ports:
       - "9090:9090"

# otel-config.yaml
receivers:
  otlp:
    protocols:
      http:
      grpc:
exporters:
  prometheus:
    endpoint: "localhost:8889"
  logging:
processors:
  batch:
service:
  pipelines:
    traces:
      receivers: [otlp]
      processors: [batch]
      exporters: [logging]

核心实践

1. 链路追踪：通过OpenTelemetry SDK注入trace_id，确保跨服务调用链路完整
2. 指标收集：使用Prometheus抓取关键指标如推理延迟、GPU利用率等
3. 日志聚合：统一日志格式并接入ELK栈进行集中管理

复现步骤

1. 部署上述docker-compose环境
2. 在模型服务中添加OpenTelemetry SDK初始化代码
3. 配置Prometheus抓取目标
4. 访问http://localhost:9090进行指标查询

通过这套方案，我们成功将大模型服务的可观测性提升了一个台阶。