微服务监控中的大模型服务指标分析

在大模型微服务架构中，监控指标的收集与分析是保障系统稳定运行的关键环节。本文将分享如何在实际项目中构建有效的监控体系。

核心指标采集

首先需要关注以下关键指标：

1. 响应时间：使用Prometheus采集http_request_duration_seconds指标
2. 错误率：通过http_requests_total{status=~"5.."}统计5xx错误
3. 吞吐量：监控http_requests_total的速率变化

实践代码示例

from prometheus_client import Histogram, Counter, Summary
import time

# 定义指标
REQUEST_LATENCY = Histogram('request_latency_seconds', 'Request latency')
ERROR_COUNT = Counter('error_count', 'Number of errors')

# 包装函数
@REQUEST_LATENCY.time()
def handle_request():
    try:
        # 业务逻辑
        time.sleep(0.1)
        return "success"
    except Exception as e:
        ERROR_COUNT.inc()
        raise

监控告警配置

在Grafana中创建仪表板，设置以下告警规则：

• 响应时间超过500ms时触发告警
• 1分钟内错误率超过1%时告警

通过以上方式，可以有效监控大模型服务的健康状态，为DevOps团队提供实时的运维决策支持。