大模型服务监控系统的可靠性设计

大模型服务监控系统的可靠性设计

在大模型微服务化改造过程中，监控系统的设计直接关系到整个服务的稳定性。最近在为一个大模型推理服务搭建监控体系时，踩了几个坑，分享一下。

问题背景

我们采用服务网格方案对大模型服务进行治理，但在部署初期发现监控数据存在大量延迟和丢包现象。经过排查，主要问题集中在监控探针的可靠性设计上。

可复现步骤

1. 基础监控配置：使用Prometheus + Grafana架构
2. 问题复现代码：

# prometheus.yml
scrape_configs:
  - job_name: 'model-service'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8080']
    scrape_interval: 1s
    timeout: 2s

3. 问题现象：监控数据采集频率不稳定，经常出现5xx错误

解决方案

通过引入重试机制和熔断器设计，最终解决了可靠性问题。核心代码修改如下：

# 监控探针重试逻辑
import time
import requests

retry_times = 3
for attempt in range(retry_times):
    try:
        response = requests.get('http://localhost:8080/metrics', timeout=2)
        if response.status_code == 200:
            break
    except requests.RequestException as e:
        time.sleep(1)  # 指数退避
        continue

关键经验

• 避免监控系统成为单点故障
• 设置合理的超时和重试机制
• 监控数据采集频率不宜过高，避免影响业务性能