LLM微服务中的服务质量保障机制

在LLM微服务架构中，服务质量保障是核心挑战。本文对比分析了两种主流治理机制：基于Prometheus的监控告警体系 vs 基于OpenTelemetry的分布式追踪系统。

Prometheus方案实践

# 配置Prometheus监控规则
rule_files:
  - "llm_rules.yml"

# 示例规则文件
- alert: HighLatency
  expr: avg(http_request_duration_seconds) > 1.0
  for: 5m
  labels:
    severity: page
  annotations:
    summary: "高延迟问题"

OpenTelemetry方案实践

# 配置追踪采样
export OTEL_TRACES_SAMPLER=traceidratio
export OTEL_TRACES_SAMPLER_ARG=0.1

# Python应用集成示例
from opentelemetry import trace
tracer = trace.get_tracer("llm-service")
with tracer.start_as_current_span("processing"):
    # 业务逻辑
    pass

通过实际部署测试发现，Prometheus更适合快速响应性能瓶颈，而OpenTelemetry更擅长追踪复杂调用链路。建议结合使用，构建双轨监控体系。

复现步骤：

1. 部署Prometheus和Grafana
2. 配置服务指标导出
3. 验证告警规则生效
4. 对比两种方案监控效果