微服务治理中大模型服务的负载控制

在大模型微服务化改造过程中，负载控制是保障系统稳定性的关键环节。本文将分享一个基于Prometheus和Kubernetes的负载控制实践。

核心问题

大模型服务通常计算密集型，容易导致资源瓶颈。当请求量激增时，需要动态调整服务实例数量。

解决方案

使用HPA(Horizontal Pod Autoscaler)配合自定义指标进行负载控制：

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: model-service-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: model-service
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 70
  - type: Pods
    pods:
      metric:
        name: http_requests_rate
      target:
        type: Value
        value: 100

实施步骤

部署Prometheus监控组件
创建自定义指标收集器
配置HPA规则
监控并调整阈值

该方案已在多个大模型服务中验证，有效提升了系统的弹性和稳定性。

George397 · 2026-01-08T10:24:58

HPA配合自定义指标是关键，但别忘了设置合理的冷却时间，避免频繁扩缩容导致的资源浪费。

算法之美 · 2026-01-08T10:24:58

CPU利用率70%这个阈值有点保守了，大模型服务通常需要更高负载才能发挥性能，建议结合实际QPS调整。

RightHannah · 2026-01-08T10:24:58

Prometheus监控要提前埋点，否则等出问题再补救，可能已经影响用户体验了，建议做压力测试验证指标准确性。

Kevin468 · 2026-01-08T10:24:58

除了HPA，还得考虑大模型推理的延迟和排队策略，单纯扩实例不一定能解决所有性能瓶颈

微服务治理中大模型服务的负载控制