微服务架构下大模型服务的可靠性保障

在大模型微服务化改造过程中，可靠性保障是核心挑战之一。本文将从监控实践角度，分享如何构建有效的可靠性保障体系。

基础监控框架

首先需要建立完整的监控指标体系，包括：

metrics:
  latency:
    p95: 100ms
    p99: 500ms
  throughput:
    requests_per_second: 1000
  error_rate:
    rate: < 0.1%

熔断机制实现

使用Hystrix或Resilience4j实现服务熔断：

@HystrixCommand(
    commandKey = "modelInference",
    fallbackMethod = "fallbackHandler"
)
public ModelResponse inference(ModelRequest request) {
    // 大模型推理逻辑
}

public ModelResponse fallbackHandler(ModelRequest request) {
    return new ModelResponse("fallback");
}

健康检查策略

定期执行健康检查，确保服务可用性：

# 健康检查脚本
#!/bin/bash
if curl -f http://localhost:8080/health > /dev/null; then
  echo "Service is healthy"
else
  echo "Service is unhealthy"
  exit 1
fi

自动恢复机制

结合Prometheus和Alertmanager实现自动化告警与恢复：

rule_files:
  - "reliability_rules.yml"

groups:
- name: model_service
  rules:
  - alert: HighErrorRate
    expr: rate(model_errors[5m]) > 0.01
    for: 2m

通过以上实践，可以有效保障大模型服务在微服务架构下的稳定性与可靠性。