【大语言模型 103】推理服务监控：性能指标、故障诊断与自动恢复实战
推理服务监控：性能指标、故障诊断与自动恢复实战
#推理服务监控 #性能指标 #延迟分析 #吞吐量优化 #故障诊断 #自动恢复 #可观测性 #SLA监控
摘要：即使有最优的模型和算法，没有完善的监控体系，服务也难以稳定运行。本文构建完整的监控指标体系（延迟、吞吐量、资源利用率、错误率），深入延迟分布分析（P50/P95/P99）、吞吐量瓶颈定位、以及自动故障恢复机制。通过完整的监控工具实现和真实故障案例，让你掌握构建7×24小时稳定运行的LLM推理服务的核心技术。
文章目录
- 推理服务监控：性能指标、故障诊断与自动恢复实战
-
- 一、为什么监控如此重要？
-
- 1.1 没有监控的三大风险
- 1.2 监控的四个层次
- 1.3 监控体系架构
- 二、关键性能指标定义
-
- 2.1 延迟指标（Latency Metrics）
- 2.2 吞吐量指标（Throughput Metrics）
- 2.3 资源利用率指标
- 2.4 错误率指标
- 三、延迟分布分析
-
- 3.1 延迟直方图与热图
- 3.2 长尾延迟分析
- 四、吞吐量瓶颈识别
-
- 4.1 性能Profile
- 4.2 GPU利用率分析
- 五、故障诊断与自动恢复
-
- 5.1 故障检测
- 5.2 自动恢复机制
- 六、完整监控系统实现
-
- 6.1 Prometheus集成
- 6.2 Grafana仪表板配置
- 6.3 告警规则
- 七、总结
一、为什么监控如此重要？
1.1 没有监控的三大风险
风险1：性能劣化无感知
# 场景：性能逐渐下降，但无人发现# Day 1: P95延迟 = 200ms ✓ 正常
# Day 5: P95延迟 = 350ms ⚠️ 用户开始抱怨
# Day 10: P95延迟 = 600ms ❌ 大量用户流失