微服务监控告警中的大模型服务指标

在大模型微服务架构中，监控告警是保障系统稳定运行的关键环节。本文将分享如何构建有效的微服务监控指标体系。

核心监控指标

1. 响应时间指标：model.response.time - 记录每个请求的处理耗时
2. 错误率指标：model.error.rate - 统计失败请求占比
3. 吞吐量指标：model.request.count - 每秒请求数
4. 资源使用率：model.cpu.utilization、model.memory.usage

实践代码示例

import time
from prometheus_client import Histogram, Counter, Gauge

# 定义指标
response_time = Histogram('model_response_time', 'Response time in seconds')
error_count = Counter('model_errors_total', 'Total model errors')
memory_usage = Gauge('model_memory_usage', 'Memory usage in MB')

# 监控装饰器
@response_time.time()
def process_request(request_data):
    try:
        # 模型推理逻辑
        result = model.inference(request_data)
        return result
    except Exception as e:
        error_count.inc()
        raise

告警配置

在Prometheus中配置告警规则：

- alert: HighErrorRate
  expr: rate(model_errors_total[5m]) > 0.1
  for: 2m
  labels:
    severity: warning

通过以上指标监控，可以及时发现大模型服务的性能瓶颈和异常情况。