大模型微服务监控的数据分析方法

大模型微服务监控的数据分析方法

在大模型微服务化改造过程中，监控数据的收集与分析是保障系统稳定运行的关键。本文将分享一套实用的数据分析方法。

核心监控指标体系

# 关键性能指标收集脚本
import psutil
import time
import json

def collect_system_metrics():
    metrics = {
        'cpu_percent': psutil.cpu_percent(interval=1),
        'memory_percent': psutil.virtual_memory().percent,
        'disk_io': psutil.disk_io_counters(),
        'network_io': psutil.net_io_counters()
    }
    return metrics

# 定时收集数据
while True:
    data = collect_system_metrics()
    print(json.dumps(data, indent=2))
    time.sleep(5)

实时异常检测

通过设置阈值告警，当CPU使用率超过80%或内存使用率超过90%时触发告警。建议使用Prometheus + Grafana组合进行可视化监控。

数据分析策略

1. 历史数据对比分析
2. 趋势预测模型构建
3. 异常点检测算法应用

该方法可帮助DevOps工程师快速定位性能瓶颈，提升大模型服务稳定性。