微服务监控告警体系在LLM场景的应用

微服务监控告警体系在LLM场景的应用

随着大模型微服务化改造的推进，构建有效的监控告警体系成为DevOps工程师的核心任务。本文将分享如何在LLM场景下构建可复现的监控告警实践。

核心监控指标

在LLM微服务中，关键指标包括：

• 响应延迟：通过Prometheus采集request_duration_seconds指标
• 错误率：监控http_requests_total{status=~"5xx"}
• 模型推理性能：model_inference_time_seconds

告警配置示例

# alertmanager.yml
groups:
- name: llm-alerts
  rules:
  - alert: HighLatency
    expr: avg(request_duration_seconds) > 2.0
    for: 5m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "高延迟告警"

实施步骤

1. 配置Prometheus抓取指标
2. 设置告警规则文件
3. 集成钉钉/企业微信通知
4. 定期评估告警阈值

通过上述方法，可以有效监控LLM微服务运行状态，提升系统稳定性。