LLM微服务架构下的监控告警体系

在LLM微服务架构下构建有效的监控告警体系是确保系统稳定运行的关键。本文将分享一个基于Prometheus和Grafana的完整监控解决方案。

首先，我们需要在服务中集成Prometheus客户端。以Python为例，安装依赖：

pip install prometheus-client

然后，在代码中添加指标收集：

from prometheus_client import Counter, Histogram, start_http_server
import time

# 定义计数器和直方图
request_counter = Counter('llm_requests_total', 'Total requests', ['method', 'endpoint'])
response_time = Histogram('llm_response_seconds', 'Response time')

@app.route('/predict')
def predict():
    with response_time.time():
        # 业务逻辑
        request_counter.labels(method='POST', endpoint='/predict').inc()
        return result

配置Prometheus抓取目标后，使用Grafana创建仪表板。关键监控指标包括：

• QPS/TPS
• 响应时间分布
• 错误率
• 资源利用率

告警规则设置建议：

1. 响应时间超过500ms时触发告警
2. 错误率超过1%时告警
3. CPU使用率持续超过80%时告警

通过以上实践，可以实现对LLM微服务的实时监控和快速故障响应。