Kubeflow KFServing 中实现自定义运行时指标监控的最佳实践
2025-06-16 07:27:48作者:姚月梅Lane
在 Kubeflow KFServing 项目中,用户经常需要监控自定义运行时指标,这些指标对于理解模型服务的性能至关重要。本文将详细介绍如何通过 Prometheus Operator 实现这一目标。
背景
KFServing 默认提供了 queue-proxy 容器的基本指标,但对于特定运行时(如 vLLM)生成的自定义指标(如 TTFT、TPOT、KVCache 利用率等),需要额外的配置才能被监控系统采集。
解决方案
使用 qpext 容器聚合指标
KFServing 提供了 qpext 容器,它能够将 queue-proxy 和 kserve-container 的指标聚合到一个端点上。通过端口转发验证,可以确认聚合后的指标端点正常工作。
监控方案选择
传统上使用 ServiceMonitor 需要服务暴露命名端口,但在 KFServing 中,自动生成的服务并未暴露聚合指标端口(9088)。因此,推荐采用 PodMonitor 替代 ServiceMonitor 来实现监控。
具体实现
- PodMonitor 配置示例:
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: PodMonitor
metadata:
name: model-monitor
spec:
namespaceSelector:
any: true
selector:
matchLabels:
serving.kserve.io/inferenceservice: model-name
podMetricsEndpoints:
- port: user-port
interval: 5s
- 端口说明:
user-port
(8000):直接访问模型容器的指标aggr-metric
(9088):聚合后的指标端点(需要 KFServing 特定版本支持)http-usermetric
(9091):queue-proxy 的原始指标
注意事项
- 不同版本的 KFServing 可能使用不同的端口名称和配置方式
- 对于需要同时监控原始 queue-proxy 指标和聚合指标的场景,可以组合使用 PodMonitor 和 ServiceMonitor
- 确保 Prometheus Operator 已正确配置并能够发现 PodMonitor 资源
总结
通过 PodMonitor 方案,用户可以灵活地监控 KFServing 中运行时的自定义指标,而无需依赖服务端口的暴露。这种方法特别适合需要监控特定运行时生成的高级性能指标的场景。随着 KFServing 的发展,未来版本可能会提供更完善的指标聚合和监控支持。
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