在大模型微服务化改造过程中，可观察性建设是确保系统稳定运行的关键环节。本文将从实际案例出发，分享如何构建有效的监控体系。
核心监控指标设计
首先需要定义关键监控指标：
- 响应时间：使用Prometheus采集HTTP请求延迟
- 错误率：跟踪5xx状态码占比
- 吞吐量：每秒请求数QPS
实施步骤
- 集成OpenTelemetry SDK到服务中
- 配置Prometheus exporter
- 设置告警规则
from opentelemetry import trace
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
from opentelemetry.sdk.trace.export import ConsoleSpanExporter
trace.set_tracer_provider(TracerProvider())
trace.get_tracer_provider().add_span_exporter(ConsoleSpanExporter())
监控面板配置
通过Grafana创建仪表板，展示服务健康状态。建议关注以下维度：
- 服务可用性指标
- 资源使用率（CPU、内存）
- API调用链路追踪
这种可观察性架构为DevOps团队提供了实时洞察，有效支撑大模型服务的稳定运行。
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