大模型服务部署过程中的日志管理

大模型服务部署过程中的日志管理

在大模型微服务治理实践中，日志管理是保障服务可观测性和问题定位的关键环节。本文将分享在Kubernetes环境下部署大模型服务时的日志收集与管理实践。

日志收集架构

我们采用Elastic Stack（ELK）作为核心日志处理平台：

# Helm Chart 配置示例
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: log-config
data:
  logback-spring.xml: |
    <configuration>
      <appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <encoder>
          <pattern>%d{HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n</pattern>
        </encoder>
      </appender>
      <root level="INFO">
        <appender-ref ref="STDOUT" />
      </root>
    </configuration>

日志采集配置

使用Filebeat收集应用日志并发送到Logstash：

# filebeat.yml
filebeat.inputs:
- type: log
  enabled: true
  paths:
    - /var/log/app/*.log
  fields:
    service: "model-inference"
    environment: "production"

监控与告警

配置Prometheus监控日志处理指标：

# prometheus.yml
scrape_configs:
  - job_name: 'filebeat'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9100']

通过以上实践，我们实现了大模型服务部署过程中的完整日志链路监控，为服务治理提供了有力支撑。