基于OpenTelemetry的大模型服务链路追踪

在大模型微服务化改造过程中，链路追踪是保障系统可观测性的关键环节。OpenTelemetry作为CNCF推荐的统一观测框架，在大模型服务治理中展现出强大优势。

核心价值对比

与传统APM工具相比，OpenTelemetry具有以下优势：

• 统一采集：支持多种语言SDK，避免多套监控体系；
• 可扩展性：基于标准协议，便于自定义数据处理；
• 零信任架构：默认不收集敏感信息，符合安全规范。

实践部署步骤

# docker-compose.yml 配置示例
version: '3'
services:
  otel-collector:
    image: otel/opentelemetry-collector:latest
    command: ["--config=/etc/otel-collector-config.yaml"]
    volumes:
      - ./otel-collector-config.yaml:/etc/otel-collector-config.yaml
    ports:
      - "4317:4317"
  jaeger:
    image: jaegertracing/all-in-one:latest
    ports:
      - "16686:16686"

Python应用集成示例

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())

tracer = trace.get_tracer(__name__)
with tracer.start_as_current_span("model_inference"):
    # 模型推理逻辑
    result = model.predict(input_data)

通过以上配置，可实现大模型服务的链路追踪，为治理决策提供数据支撑。