LLM服务监控告警机制设计

LLM服务监控告警机制设计踩坑记录

最近在为LLM服务搭建监控告警体系时，踩了不少坑，分享给大家避雷。

问题背景

我们团队将大模型服务微服务化改造后，发现服务间调用链路复杂，传统监控手段无法及时发现问题。特别是当模型推理耗时超过阈值时，用户体验急剧下降。\n

实践方案

1. 基础监控指标收集

# 使用Prometheus监控指标收集
from prometheus_client import Counter, Histogram

# 定义请求计数器
request_count = Counter('llm_requests_total', 'Total requests', ['endpoint', 'status'])

# 请求耗时直方图
request_duration = Histogram('llm_request_duration_seconds', 'Request duration')

2. 关键告警阈值设置

• 推理耗时 > 5s 告警
• 错误率 > 1% 告警
• CPU使用率 > 80% 告警

3. 告警规则配置

# prometheus.yml 配置示例
rule_files:
  - alert_rules.yml

alerting:
  alertmanagers:
    - static_configs:
        - targets: ['alertmanager:9093']

坑点总结

1. 告警风暴：最初设置阈值过低，导致频繁告警
2. 指标缺失：没有考虑服务间调用链路的监控
3. 告警收敛：缺少告警抑制机制，同一个问题重复告警

建议：采用分级告警策略，重要指标优先监控，避免告警疲劳。

可复现步骤

1. 部署Prometheus + Alertmanager
2. 在LLM服务中集成上述监控代码
3. 配置告警规则文件
4. 测试阈值触发

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