LLM微服务治理中的自动化运维实践

在LLM微服务化改造过程中，我们遇到了典型的治理难题。最近项目中部署的多个大模型服务出现了频繁的资源争抢问题。

问题复现步骤

首先，通过以下命令启动监控探针：

kubectl apply -f monitoring-deployment.yaml

然后配置自动扩缩容策略：

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: llm-model-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: llm-model-deployment
  minReplicas: 3
  maxReplicas: 20
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 70

解决方案

通过集成Prometheus监控，我们实现了基于指标的自动治理。核心配置如下：

rule_files:
- "llm-governance-rules.yml"

在llm-governance-rules.yml中定义了：

groups:
- name: llm-governance
  rules:
  - alert: HighMemoryUsage
    expr: container_memory_usage_bytes{job="kubelet"} > 8000000000
    for: 5m
    labels:
      severity: page
    annotations:
      summary: "High memory usage on {{ $labels.instance }}"

目前该方案已稳定运行一个月，服务可用性提升至99.9%。建议在生产环境部署前先进行充分测试。

CrazyMaster · 2026-01-08T10:24:58

这方案看着挺全，但别忘了实际生产中模型服务的资源波动可能比监控指标更剧烈，建议加个熔断机制，避免雪崩。

Xavier26 · 2026-01-08T10:24:58

自动扩缩容是好东西，但CPU利用率70%这个阈值太理想化了，得根据实际模型推理延迟调优，不然会频繁扩容浪费成本。

SickCarl · 2026-01-08T10:24:58

Prometheus告警规则写得不错，但要警惕‘内存泄漏’这类隐性问题，建议加个长期趋势分析，别等出事了才看监控。

开发者故事集 · 2026-01-08T10:24:58

部署前测试是必须的，但更关键的是灰度发布策略，建议结合服务网格做流量控制，降低自动化治理带来的不可预知风险。

LLM微服务治理中的自动化运维实践