模型推理请求QPS超过阈值时的自动扩缩容策略

模型推理请求QPS超过阈值时的自动扩缩容策略

监控指标配置

在模型服务中配置以下关键指标进行监控：

• QPS（每秒查询数）：使用Prometheus采集model_request_count指标，按1分钟窗口计算平均QPS
• CPU使用率：监控cpu_usage_percent，阈值设置为85%
• 内存使用率：监控memory_usage_percent，阈值设置为80%
• 响应延迟：监控model_response_time_ms，99%分位数超过500ms时触发告警

告警配置方案

# Prometheus告警规则配置
groups:
- name: model-alerts
  rules:
  - alert: ModelQPSHigh
    expr: rate(model_request_count[1m]) > 1000
    for: 5m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "模型QPS超过阈值"
      description: "当前QPS为 {{ $value }}，超过设定阈值1000"

自动扩缩容实现

基于Kubernetes HPA配置：

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: model-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: model-deployment
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 20
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 70
  - type: Pods
    pods:
      metric:
        name: model_request_count
      target:
        type: AverageValue
        averageValue: 1000

复现步骤

1. 部署模型服务并配置Prometheus监控
2. 创建上述告警规则和HPA策略
3. 使用压力测试工具模拟高并发请求
4. 观察Pod数量自动增加到最大副本数
5. 当QPS下降后，系统自动收缩到最小副本数

关键参数设置

• QPS阈值：1000
• 扩容延迟：5分钟
• 最小副本数：2
• 最大副本数：20
• CPU利用率目标：70%

该方案确保模型服务在高负载时自动扩容，在低负载时自动收缩，实现资源的高效利用。