微服务架构中大模型服务隔离

在微服务架构中，大模型服务隔离是确保系统稳定性和可维护性的关键策略。本文将通过实际案例分享如何在实际项目中实现有效的服务隔离。

隔离策略

1. 资源隔离

使用Kubernetes的资源配额进行隔离：

apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: model-quota
spec:
  hard:
    requests.cpu: "1"
    requests.memory: 1Gi
    limits.cpu: "2"
    limits.memory: 2Gi

2. 网络隔离

通过网络策略限制访问：

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: NetworkPolicy
metadata:
  name: model-isolation
spec:
  podSelector:
    matchLabels:
      app: large-model
  ingress:
  - from:
    - namespaceSelector:
        matchLabels:
          name: frontend

3. 监控隔离

配置Prometheus监控指标：

scrape_configs:
- job_name: 'model-service'
  kubernetes_sd_configs:
  - role: pod
    namespaces:
      names: ['model-namespace']

通过以上实践，我们实现了大模型服务的有效隔离，既保证了服务间的独立性，又便于运维监控。建议在生产环境中先在测试环境验证后再上线。