LLM服务监控指标设计

在大模型微服务化改造过程中，服务监控指标设计是确保系统稳定运行的关键环节。本文将分享LLM服务监控的核心指标体系设计与实践。

核心监控指标

1. 性能指标

• 响应时间：平均响应时间、P95/P99延迟
• 吞吐量：QPS/RPS指标
• 错误率：HTTP 5xx错误率、业务逻辑错误率

2. 资源指标

• CPU使用率：容器/节点CPU占用情况
• 内存使用率：堆内存、非堆内存使用情况
• 磁盘IO：读写速度、IOPS

实践方案

# Prometheus监控配置示例
scrape_configs:
  - job_name: 'llm-service'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8080']
    metrics_path: '/metrics'
    scrape_interval: 15s

# Grafana仪表板配置
- panel_type: 'graph'
  targets:
    - expr: 'rate(http_requests_total[5m])'
    - expr: 'avg(nginx_http_requests_per_second)'

可复现步骤

1. 部署Prometheus服务
2. 配置目标服务暴露指标端点
3. 创建Grafana仪表板
4. 设置告警规则

通过建立完善的监控体系，可以有效提升LLM服务的可观测性，为运维决策提供数据支撑。