微服务治理中的大模型服务监控指标

在大模型微服务架构中，服务监控是保障系统稳定性和性能的关键环节。本文将探讨大模型服务监控的核心指标体系，并提供可复现的监控实践方案。

核心监控指标

大模型微服务需要重点关注以下几类监控指标：

1. 性能指标：响应时间、吞吐量、并发数
2. 资源指标：CPU使用率、内存占用、GPU利用率
3. 业务指标：请求成功率、错误率、平均响应时间
4. 模型指标：推理延迟、模型加载时间、缓存命中率

实践方案

基于Prometheus的监控部署

# 部署Prometheus和Grafana
kubectl apply -f prometheus-deployment.yaml
kubectl apply -f grafana-deployment.yaml

自定义指标收集器

import prometheus_client
from prometheus_client import Gauge, Histogram

# 创建监控指标
model_latency = Histogram('model_request_latency_seconds', 'Model request latency')
model_memory_usage = Gauge('model_memory_usage_bytes', 'Current model memory usage')

# 记录指标数据
with model_latency.time():
    # 执行模型推理
    result = model.inference(input_data)
    model_memory_usage.set(get_memory_usage())

监控告警配置

建议设置以下告警规则：

• 响应时间超过300ms时触发告警
• 内存使用率超过85%时告警
• 错误率超过1%时告警

通过建立完善的监控体系，可以有效保障大模型微服务的稳定运行。