大模型服务故障诊断方法论

在大模型微服务架构中，故障诊断是保障系统稳定运行的关键环节。本文将分享一套可复现的故障诊断方法论，帮助DevOps工程师快速定位问题。

核心诊断流程

1. 告警收敛与初步分析

# 监控告警收集
kubectl get events --sort-by=.metadata.creationTimestamp

# 日志聚合查询
kubectl logs -l app=model-service --since=1h | grep -i error

2. 服务依赖链路追踪

通过分布式追踪系统（如Jaeger）分析请求路径，重点关注以下节点：

• 模型加载耗时异常
• 推理服务响应延迟
• 缓存命中率下降

3. 性能指标监控

# 关键指标监控脚本
import requests
import time

def monitor_model_service():
    url = "http://model-service:8080/metrics"
    response = requests.get(url)
    metrics = response.json()
    
    # 监控关键指标
    latency = metrics['request_latency']
    error_rate = metrics['error_rate']
    cpu_usage = metrics['cpu_percent']
    
    if latency > 1000 or error_rate > 0.05:
        print("警告：服务性能异常")

实践建议

• 建立标准化的监控告警阈值
• 定期进行压力测试验证
• 构建完整的故障恢复预案

该方法论已在多个大模型微服务项目中验证，可有效提升故障响应效率。