Kubernetes集群中模型服务的资源使用率监控策略

在Kubernetes环境中部署机器学习模型服务时，资源监控是保障系统稳定性的关键环节。本文将详细介绍如何通过Prometheus和Grafana构建完整的资源使用率监控体系。

核心监控指标配置

首先，在Deployment中添加资源限制和请求配置：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: model-service
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: model-service
  template:
    metadata:
      labels:
        app: model-service
    spec:
      containers:
      - name: model-container
        image: model-image:latest
        resources:
          requests:
            memory: "512Mi"
            cpu: "500m"
          limits:
            memory: "1Gi"
            cpu: "1000m"

Prometheus监控配置

在prometheus.yml中添加以下配置：

scrape_configs:
  - job_name: 'kubernetes-pods'
    kubernetes_sd_configs:
    - role: pod
    relabel_configs:
    - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_app]
      regex: model-service
      action: keep
    - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_container_name]
      target_label: container

关键告警规则

创建告警规则文件alert.rules.yml：

groups:
- name: model-alerts
  rules:
  - alert: HighCPUUsage
    expr: rate(container_cpu_usage_seconds_total{container="model-container"}[5m]) > 0.8
    for: 2m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "CPU使用率过高"
      description: "容器CPU使用率超过80%"
  - alert: HighMemoryUsage
    expr: container_memory_usage_bytes{container="model-container"} > 900 * 1024 * 1024
    for: 5m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "内存使用率过高"
      description: "容器内存使用超过900MB"

监控面板配置

在Grafana中创建仪表板，包含CPU使用率、内存使用率、请求响应时间等关键指标，并设置阈值告警。建议将CPU和内存使用率的告警阈值分别设置为资源限制的70%和85%，确保系统有足够缓冲空间。

通过以上配置，可实现对模型服务的实时监控，及时发现性能瓶颈并进行相应调整。

Ethan886 · 2026-01-08T10:24:58

这套监控方案看似完整，实则陷入了典型的'配置即监控'陷阱。只盯着CPU和内存的硬性指标，却忽略了模型服务真正的业务负载特征——比如推理延迟、吞吐量波动、GPU利用率等。建议增加针对推理响应时间的APM监控，并结合业务SLA设置动态告警阈值。

Xena167 · 2026-01-08T10:24:58

资源限制配置太保守了，512Mi内存请求对于大多数模型服务来说是致命的瓶颈。这种过度安全的设计反而会引发频繁的OOM杀进程问题。应该基于历史负载数据和模型推理需求来设定合理的资源边界，而不是简单套用默认值。

MeanBird · 2026-01-08T10:24:58

Prometheus配置过于死板，只通过label匹配来筛选目标，缺乏对容器健康状态的深度监控。建议补充容器启动失败、端口冲突、服务注册异常等告警维度，并结合K8s原生的liveness/readiness探针来构建更立体的监控体系

Kubernetes集群中模型服务的资源使用率监控策略