大模型微服务监控中的告警优化

大模型微服务监控中的告警优化

最近在为一个大模型微服务项目做监控告警优化时，踩了不少坑。分享一下我的踩坑经历和解决方案。

问题背景

我们团队将大模型服务拆分为多个微服务，包括：模型推理服务、缓存服务、路由服务等。刚开始的告警策略过于简单粗暴，导致大量无效告警。

痛点分析

最初配置了简单的阈值告警：

alert_rules:
  - name: "high_cpu_usage"
    expr: "rate(container_cpu_usage_seconds_total[5m]) > 0.8"
    labels:
      severity: "page"

结果发现，每次模型推理时CPU使用率都会短暂超过80%，产生大量噪声。

优化方案

1. 增加时间窗口过滤

alert_rules:
  - name: "high_cpu_usage"
    expr: "rate(container_cpu_usage_seconds_total[5m]) > 0.8 and rate(container_cpu_usage_seconds_total[1h]) > 0.6"

2. 引入告警静默机制

# 在alertmanager配置中添加静默规则
receivers:
  - name: "default"
    silence:
      - match:
          alertname: "high_cpu_usage"
          service: "model-inference"

3. 建立服务依赖关系图 通过Prometheus的service discovery，将服务间的依赖关系可视化，避免误报。

复现步骤

1. 部署Prometheus + Alertmanager
2. 创建基础告警规则
3. 监控实际运行情况
4. 根据业务特征调整阈值和过滤条件

目前这套方案已经稳定运行了两周，告警准确率从30%提升到了85%以上。