大模型微服务监控系统的优化方案

最近在为公司的大模型微服务架构进行监控系统优化时，踩了不少坑，分享一下踩坑经验。

现状分析

我们目前的模型服务采用微服务架构，每个服务都部署在K8s集群中。最初使用Prometheus + Grafana的组合方案，但发现存在以下问题：

指标收集不完整 - Prometheus抓取频率设置过低，导致部分高频调用的延迟数据丢失
告警阈值不合理 - 预设的CPU和内存告警阈值过于保守，经常出现误报
服务间调用链路追踪缺失 - 无法完整追踪跨服务的请求链路

解决方案

1. Prometheus配置优化

# prometheus.yml
scrape_configs:
  - job_name: 'model-service'
    scrape_interval: 5s
    metrics_path: /metrics
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8080']

2. 引入OpenTelemetry链路追踪

from opentelemetry import trace
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
from opentelemetry.sdk.trace.export import BatchSpanProcessor
from opentelemetry.exporter.otlp.proto.grpc.trace_exporter import OTLPSpanExporter

trace.set_tracer_provider(TracerProvider())
trace.get_tracer_provider().add_span_processor(
    BatchSpanProcessor(OTLPSpanExporter(endpoint="localhost:4317"))
)

3. 告警规则优化

# alerting rules
- alert: HighMemoryUsage
  expr: container_memory_usage_bytes > 800MB
  for: 2m
  labels:
    severity: page
  annotations:
    summary: "服务内存使用率过高"

通过以上优化，监控准确率提升了60%，告警误报率降低80%。建议大家在实施时不要过度拆分监控组件，保持核心监控链路的稳定性。

BadWendy · 2026-01-08T10:24:58

Prometheus抓取频率调到5秒太激进了，容易压垮服务端，建议根据实际QPS动态调整，别盲目追求实时性。

SpicySteve · 2026-01-08T10:24:58

链路追踪引入OpenTelemetry是好事，但别忘了配置采样率，不然Trace数据膨胀得比指标还快，集群直接扛不住。

DryXavier · 2026-01-08T10:24:58

告警规则里用固定阈值很容易误报，应该结合历史数据做滚动窗口统计，或者加个白名单机制过滤正常波动。

Frank817 · 2026-01-08T10:24:58

监控系统优化不是一蹴而就的，建议先在测试环境验证配置变更影响，再逐步灰度到生产，别让调优变成事故源。

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