微服务治理中的大模型服务日志管理

微服务治理中的大模型服务日志管理

在大模型微服务化改造过程中，日志管理是确保系统可观测性和快速故障定位的关键环节。本文将分享一个实用的日志收集与分析方案。

核心问题

大模型服务通常涉及复杂的推理过程和大量中间状态，传统的日志收集方式往往无法满足实时性要求。

解决方案

采用ELK栈结合自定义日志格式的方案：

1. 日志格式标准化（以Python为例）：

import logging
import json

logger = logging.getLogger('model_service')
logger.setLevel(logging.INFO)

handler = logging.StreamHandler()
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(handler)

# 自定义结构化日志
logger.info(json.dumps({
    'service': 'model_inference',
    'request_id': 'req_12345',
    'step': 'input_processing',
    'duration_ms': 150,
    'status': 'success'
}))

2. ELK配置：在Logstash中添加过滤器处理结构化日志

filter {
  json {
    source => "message"
    skip_on_invalid_json => true
  }
  date {
    match => [ "timestamp", "ISO8601" ]
  }
}

3. 可视化监控：通过Kibana创建仪表板，监控服务响应时间、错误率等关键指标

这种方案确保了大模型服务的可观测性，为微服务治理提供了有力支撑。