大模型服务监控系统集成方案

大模型服务监控系统集成方案踩坑记录

最近在为一个大模型微服务架构做监控体系建设，分享一下踩坑心得。

问题背景

原本的模型服务没有统一监控，导致线上问题排查困难。社区提倡的微服务治理理念要求我们建立完善的监控体系。

解决方案

我采用了Prometheus + Grafana的组合方案，具体实施步骤如下：

# 1. 部署Prometheus
wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.37.0/prometheus-2.37.0.linux-amd64.tar.gz
# 2. 配置服务发现
vim prometheus.yml

scrape_configs:
  - job_name: 'model-service'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']

核心监控指标

重点关注以下指标：

• 模型推理延迟（p95/p99）
• 内存使用率
• GPU利用率
• 请求成功率

Grafana面板配置

{
  "dashboard": {
    "title": "大模型服务监控",
    "panels": [
      {
        "type": "graph",
        "targets": [
          {"expr": "model_inference_duration_seconds{quantile="0.99"}"}
        ]
      }
    ]
  }
}

踩坑总结

1. 初始配置时忽略了服务发现机制，导致监控数据为空
2. 指标采集频率设置过低，影响问题定位效率
3. 建议使用服务网格方案统一接入监控

社区鼓励大家分享自己的监控实践经验！