基于Prometheus的监控指标分析
在大模型微服务化改造过程中，监控体系的建设至关重要。本文将分享如何基于Prometheus构建有效的监控指标分析体系。
监控指标类型
首先需要明确监控指标的三大类别：
- 度量指标（Metrics） - 如请求延迟、错误率、吞吐量等
- 状态指标（Status） - 服务健康状态、资源使用率等
- 业务指标（Business Metrics） - 如模型推理准确率、用户满意度等
实践配置示例
以Python Flask应用为例，集成Prometheus监控：
from prometheus_client import Counter, Histogram, Gauge
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
REQUEST_COUNT = Counter('requests_total', 'Total requests', ['method', 'endpoint'])
REQUEST_LATENCY = Histogram('request_duration_seconds', 'Request latency')
MEMORY_USAGE = Gauge('memory_usage_bytes', 'Current memory usage')
@app.route('/api/inference')
def inference():
with REQUEST_LATENCY.time():
# 模型推理逻辑
result = model_inference()
REQUEST_COUNT.labels(method='GET', endpoint='/api/inference').inc()
return result
监控面板配置
通过Grafana创建监控仪表板，关键指标包括：
- 95%请求延迟
- 错误率趋势
- CPU/内存资源使用率
- QPS变化趋势
告警规则设置
- alert: HighErrorRate
expr: rate(http_requests_total{status=~"5.*"}[5m]) > 0.01
for: 2m
labels:
severity: page
annotations:
summary: "High error rate detected"
通过以上实践，可以有效监控大模型服务的运行状态，为运维决策提供数据支持。
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