LLM微服务中的服务调用链追踪

LLM微服务中的服务调用链追踪

在大模型微服务化改造过程中，服务调用链追踪是保障系统可观测性的重要手段。本文将分享如何在LLM微服务架构中实现有效的调用链追踪。

核心挑战

大模型服务通常涉及多个微服务协同工作，包括模型加载、推理处理、结果缓存等环节。传统监控方式难以完整还原请求路径，导致问题定位困难。

实践方案

1. 集成OpenTelemetry

# docker-compose.yml
services:
  otel-collector:
    image: otel/opentelemetry-collector:latest
    ports:
      - "4317:4317"  # OTLP gRPC
      - "4318:4318"  # OTLP HTTP

2. 应用层追踪

from opentelemetry import trace
from opentelemetry.trace import SpanKind

tracer = trace.get_tracer(__name__)

with tracer.start_as_current_span("model_inference", kind=SpanKind.SERVER):
    # 模型推理逻辑
    result = model.predict(input_data)
    
    # 调用下游服务
    with tracer.start_as_current_span("cache_lookup"):
        cache_result = cache.get(key)

3. 配置追踪代理

# tracing-config.yaml
instrumentation:
  python:
    enabled: true
    trace_grpc: true
    trace_sql: false

通过上述配置，可以实现完整的调用链路追踪，便于问题分析和性能优化。

监控建议

• 设置关键链路超时告警
• 定期分析慢调用链路
• 建立调用成功率基线