微服务架构下大模型服务的可观察性设计

在微服务架构中，大模型服务的可观察性是保障系统稳定运行的关键。本文将从监控、日志和追踪三个维度，探讨大模型微服务的可观察性设计。

1. 监控指标设计

对于大模型服务，核心监控指标包括：

# 示例：Prometheus监控指标收集
from prometheus_client import Counter, Histogram

# 请求计数器
model_requests = Counter('model_requests_total', 'Total model requests', ['endpoint'])

# 响应时间直方图
model_duration_seconds = Histogram('model_duration_seconds', 'Model request duration')

# 错误率监控
model_errors = Counter('model_errors_total', 'Total model errors', ['error_type'])

2. 日志结构化设计

大模型服务应采用结构化日志格式，便于分析：

{
  "timestamp": "2023-12-01T10:00:00Z",
  "service": "llm-inference-service",
  "level": "INFO",
  "request_id": "req-12345",
  "model_version": "gpt-4-turbo",
  "input_tokens": 150,
  "output_tokens": 300,
  "latency_ms": 1200
}

3. 链路追踪集成

通过OpenTelemetry实现跨服务追踪：

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):
    # 大模型推理逻辑
    result = model.predict(input_data)
    # 记录追踪数据
    span = trace.get_current_span()
    span.set_attribute("model.result", str(result))

4. 可观察性平台集成

建议采用Prometheus + Grafana + Loki的组合方案，实现统一监控面板。

通过以上设计，可以有效保障大模型微服务在生产环境中的可观测性。

紫色迷情 · 2026-01-08T10:24:58

大模型服务的监控不能只看请求量，还得盯着推理时长和token使用效率，不然高峰期直接卡死。建议加个响应时间分位值监控，比如p99，提前预警。

Zach883 · 2026-01-08T10:24:58

结构化日志确实重要，但别光顾着记录输入输出，模型内部的中间状态也得抓。比如attention权重分布、梯度变化，这些对排查推理异常太关键了。

RoughMax · 2026-01-08T10:24:58

链路追踪别只停留在服务间调用，大模型服务里往往涉及多个子任务（如预处理、推理、后处理），建议给每个子任务打上span标签，方便定位具体哪个环节慢了

微服务架构下大模型服务的可观察性设计