微服务架构下大模型服务的稳定性

在大模型微服务架构下，服务稳定性是DevOps工程师必须关注的核心议题。本文将结合实际治理经验，分享如何通过监控手段保障大模型服务的稳定运行。

核心问题

大模型服务由于计算资源消耗巨大，在微服务化过程中容易出现资源争抢、响应延迟等问题。当服务实例数量增加时，单个服务的稳定性直接影响整个系统的可用性。

监控指标体系

# 关键监控指标
- CPU使用率 (超过80%告警)
- 内存占用 (超过90%告警)
- 响应时间 (超过500ms告警)
- 错误率 (超过1%告警)
- 并发请求数

实践方案

1. 指标采集配置

# prometheus.yml 配置示例
scrape_configs:
  - job_name: 'model-service'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8080']
    metrics_path: '/metrics'

2. 告警规则设置

# alerting rules
- alert: HighCPUUsage
  expr: cpu_usage > 80
  for: 5m
  labels:
    severity: warning

3. 自动扩缩容策略

通过监控指标触发Kubernetes HPA自动调整副本数，确保服务稳定性。

可复现步骤

1. 部署Prometheus监控系统
2. 配置服务指标导出端点
3. 设置告警规则并验证
4. 实施自动化扩缩容策略

通过以上方法论实践，可以有效提升大模型微服务的稳定性，为生产环境提供可靠保障。