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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

  1. 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
  1. 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

  1. 不同版本的 KFServing 可能使用不同的端口名称和配置方式
  2. 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
  3. 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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