Kubernetes环境下大模型服务弹性伸缩调优

Kubernetes环境下大模型服务弹性伸缩调优踩坑记录

最近在Kubernetes环境中部署大模型服务时，遇到了弹性伸缩不灵敏的问题。经过一番排查和优化，总结了一些实用的调优经验。

问题现象

在负载增加时，Deployment的replicas数量增长缓慢，导致请求延迟飙升。通过监控发现CPU使用率已达到80%+，但Pod数量未及时增加。

解决方案

1. 调整HPA配置：修改HorizontalPodAutoscaler资源文件

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: model-service-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: model-service
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 20
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 60

2. 优化资源请求：确保requests设置合理，避免因资源限制导致Pod无法调度

resources:
  requests:
    memory: "4Gi"
    cpu: "1000m"
  limits:
    memory: "8Gi"
    cpu: "2000m"

3. 启用PodDisruptionBudget：避免因滚动更新导致服务中断

实践建议

• 建议设置合理的HPA阈值，避免频繁伸缩
• 定期检查资源使用情况，动态调整requests/limits
• 部署前进行压力测试，验证弹性伸缩效果

通过以上调优，大模型服务在高负载下表现稳定，响应时间明显改善。