微服务监控中的大模型服务告警策略
在大模型微服务化改造过程中，有效的告警策略是保障系统稳定运行的关键。本文将分享一套实用的告警策略实践。
核心告警维度
- 响应时间告警：当模型推理延迟超过阈值时触发
import time
from prometheus_client import Histogram
# 定义响应时间监控指标
response_time = Histogram('model_response_seconds', 'Response time in seconds')
def predict_with_monitoring(input_data):
start_time = time.time()
result = model.predict(input_data)
response_time.observe(time.time() - start_time)
return result
- 错误率告警：当请求错误率超过5%时触发
from prometheus_client import Counter
error_count = Counter('model_errors_total', 'Total model errors')
request_count = Counter('model_requests_total', 'Total model requests')
try:
result = model.predict(input_data)
request_count.inc()
except Exception as e:
error_count.inc()
request_count.inc()
- 资源使用率告警：GPU/CPU使用率监控
# prometheus配置示例
- job_name: 'model_service'
static_configs:
- targets: ['localhost:9090']
metrics_path: '/metrics'
scrape_interval: 15s
告警策略配置
建议设置多级告警：
- P1：服务完全不可用
- P2：响应时间>500ms
- P3：错误率>5%
通过Prometheus和Grafana组合，可以实现可视化的监控告警。
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