监控系统负载均衡策略

监控系统负载均衡策略

在机器学习模型运行时监控平台中，负载均衡策略直接影响系统稳定性和监控准确性。本文分享基于Prometheus和Grafana的负载均衡监控方案。

核心监控指标

1. 负载均衡器指标

• nginx_ingress_controller_requests：每秒请求数
• nginx_ingress_controller_response_codes：HTTP响应码分布
• upstream_latency_seconds：上游服务延迟

2. 业务指标

• model_inference_duration_seconds：模型推理耗时
• queue_length：待处理任务队列长度

告警配置方案

创建Prometheus告警规则文件（alerting_rules.yml）：

rules:
- alert: HighIngressLatency
  expr: rate(nginx_ingress_controller_requests[5m]) > 100
  for: 2m
  labels:
    severity: warning
  annotations:
    summary: "高延迟请求"
    description: "负载均衡器延迟超过100req/s"

- alert: ModelQueueOverflow
  expr: queue_length > 1000
  for: 5m
  labels:
    severity: critical
  annotations:
    summary: "模型队列溢出"
    description: "等待处理的任务超过1000个"

实施步骤

1. 部署Prometheus监控组件
2. 配置Nginx Ingress Controller指标导出
3. 创建告警规则并关联Slack通知
4. 在Grafana中创建负载均衡仪表板

通过以上配置，可实时监控系统负载变化并及时响应性能问题。