大模型微服务可观测性工具选型

大模型微服务可观测性工具选型

在大模型微服务化改造过程中，可观测性是确保系统稳定运行的关键。本文分享几种主流可观测性工具的选型思路与实践。

核心组件选择

链路追踪: 推荐使用 OpenTelemetry + Jaeger 组合。通过以下配置启用追踪：

# otel-collector config.yaml
receivers:
  otlp:
    protocols:
      http:
      grpc:
exporters:
  jaeger:
    endpoint: "jaeger-collector:14250"
  logging:
processors:
  batch:

service:
  pipelines:
    traces:
      receivers: [otlp]
      processors: [batch]
      exporters: [jaeger, logging]

日志监控: 建议采用 Fluentd + Elasticsearch + Kibana (EFK) 方案。通过以下 Docker Compose 配置：

version: '3'
 services:
   fluentd:
     image: fluent/fluentd:v1.15
     volumes:
       - ./fluent.conf:/fluentd/etc/fluent.conf
   elasticsearch:
     image: elasticsearch:7.17.0

实际应用建议

1. 性能监控: 集成 Prometheus + Grafana 进行指标收集和展示
2. 日志分析: 通过 Logstash 或直接使用 Elasticsearch 的查询DSL进行日志分析
3. 告警策略: 基于业务指标设置阈值，避免过度告警影响运维效率

选择合适的可观测性工具组合，能够有效提升大模型服务的可维护性和稳定性。