AIBrix与Prometheus/Grafana集成：构建LLM推理性能监控仪表盘-优快云博客

AIBrix与Prometheus/Grafana集成：构建LLM推理性能监控仪表盘

【免费下载链接】aibrix FlashMLA 是一个能加速前向计算的项目。它提供了张量操作、元数据处理等功能，可对张量进行累加、拷贝等操作。源项目地址：https://github.com/vllm-project/aibrix 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/aibrix

AIBrix作为开源的大语言模型（LLM）推理加速框架，提供了张量操作、元数据处理等核心功能，可显著提升LLM部署的性能与效率。在生产环境中，实时监控推理服务的性能指标（如吞吐量、延迟、GPU利用率）对保障服务稳定性至关重要。本文将详细介绍如何通过Prometheus（指标收集）和Grafana（可视化仪表盘）构建AIBrix的全链路监控系统，覆盖控制平面、网关和推理引擎三个核心组件。

监控架构概览

AIBrix的监控体系基于Prometheus的ServiceMonitor自定义资源实现指标采集，并通过Grafana预置仪表盘可视化关键指标。整体架构包含三个层级：

控制平面监控：跟踪控制器管理器的运行状态和资源使用
Envoy网关监控：采集请求流量、路由效率及延迟数据
推理引擎监控：聚焦vLLM等引擎的吞吐量、KVCache利用率等核心指标

官方文档：docs/source/index.rst
监控配置目录：config/prometheus/

前置条件

在部署监控前需确保以下组件已就绪：

Kubernetes集群（v1.24+）及AIBrix部署（参考getting_started/quickstart.rst）
kube-prometheus-stack安装（提供Prometheus和Grafana）：

helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts
helm repo update
helm install prometheus prometheus-community/kube-prometheus-stack --namespace prometheus

AIBrix监控组件：
- 指标暴露：pkg/metrics/metrics.go定义了推理引擎核心指标（如TTFT、TPOT）
- 预置仪表盘：observability/grafana/提供4类场景化仪表盘

核心监控组件部署

1. 控制平面监控

控制平面通过controller-manager暴露运行时指标，需部署ServiceMonitor资源实现自动发现：

# [observability/monitor/service_monitor_controller_manager.yaml](https://link.gitcode.com/i/6d51f33de3f0c51bb1b559c183480cb4)
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  name: aibrix-controller-manager-metrics-monitor
  namespace: aibrix-system
spec:
  endpoints:
  - path: /metrics
    port: http
  selector:
    matchLabels:
      control-plane: controller-manager

关键监控指标：

reconcile_duration_seconds：控制器调和周期
workqueue_queue_duration_seconds：任务队列延迟
cpu_usage_seconds_total：控制平面CPU利用率

2. Envoy网关监控

Envoy网关作为流量入口，需通过辅助指标服务暴露Prometheus格式指标：

# [observability/monitor/envoy_metrics_service.yaml](https://link.gitcode.com/i/0570de49aaa3a3f4496e50c1516e4960)
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: envoy-metrics-service
  namespace: envoy-gateway-system
spec:
  selector:
    app.kubernetes.io/name: envoy
  ports:
  - name: metrics
    port: 9000
    targetPort: 9000

配合ServiceMonitor采集流量指标：

# [observability/monitor/service_monitor_gateway.yaml](https://link.gitcode.com/i/1689d335257a36f6b8d5dbbefcb8f1eb)
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  name: envoy-metrics-monitor
  namespace: envoy-gateway-system
spec:
  endpoints:
  - path: /stats/prometheus
    port: metrics
    interval: 30s
  selector:
    matchLabels:
      app.kubernetes.io/name: envoy

核心指标包括：

envoy_http_requests_total：请求吞吐量（按路由/状态码聚合）
envoy_http_downstream_rq_time：下游请求延迟分布
envoy_cluster_upstream_cx_active：活跃后端连接数

3. 推理引擎监控（以vLLM为例）

推理引擎通过standalone/vllm/部署，需配置ServiceMonitor采集推理指标：

# [observability/monitor/service_monitor_vllm.yaml](https://link.gitcode.com/i/afaead966c810433a58d55fd8bc4c53b)
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  name: test-service-monitor
  namespace: default
spec:
  endpoints:
  - path: /metrics
    port: metrics
    interval: 15s
  selector:
    matchLabels:
      prometheus-discovery: "true"

关键推理指标（定义于pkg/metrics/metrics.go）：

指标名称	类型	说明
`vllm:time_to_first_token_seconds`	Histogram	首 token 生成延迟（TTFT）
`vllm:time_per_output_token_seconds`	Histogram	输出 token 平均耗时（TPOT）
`vllm:gpu_cache_usage_perc`	Gauge	GPU KVCache 利用率
`vllm:avg_generation_throughput_toks_per_s`	Gauge	生成阶段吞吐量（tokens/s）

Grafana仪表盘配置

AIBrix提供4类预置仪表盘，覆盖不同监控场景：

1. vLLM引擎仪表盘

仪表盘文件：observability/grafana/AIBrix_vLLM_Engine_Dashboard.json

核心视图：

请求概览：成功/失败请求数、完成原因分布（stop/length）
延迟分析：E2E延迟P99/P95线图、TTFT热力图
资源利用：GPU/CPU缓存利用率、内存使用趋势

配置指南：docs/source/production/observability.rst

2. Envoy网关仪表盘

仪表盘文件：observability/grafana/AIBrix_Envoy_Gateway_Dashboard.json

重点监控：

流量拓扑：请求路由分布、模型服务QPS
性能瓶颈：下游服务5xx错误率、超时请求占比
插件指标：路由插件执行耗时、认证通过率

3. 控制平面仪表盘

通过observability/grafana/AIBrix_Control_Plane_Runtime_Dashboard.json监控控制器健康状态：

资源调和成功率
自定义资源（如ModelAdapter、KVCache）状态分布
事件处理延迟

高级监控实践

1. 自定义PromQL查询

基于采集的原始指标创建业务视图，例如：

5分钟内P95 TTFT：

histogram_quantile(0.95, sum by(le) (rate(vllm:time_to_first_token_seconds_bucket[5m])))

GPU缓存使用率告警阈值：

vllm:gpu_cache_usage_perc{job="pods"} > 85

2. 异构GPU监控

AIBrix支持多类型GPU调度，可通过标签筛选不同型号指标：

avg by(gpu_type) (vllm:avg_generation_throughput_toks_per_s)

参考配置：samples/heterogeneous/

3. KVCache优化监控

通过observability/grafana/AIBrix_Envoy_Gateway_Plugins_Dashboard.json分析KVCache复用效果：

KV命中率（kv_cache_hit_ratio）
跨请求KV复用次数（kv_reuse_count）
内存/磁盘KV缓存延迟对比

部署验证与常见问题

验证步骤

检查ServiceMonitor状态：

kubectl get servicemonitor -n aibrix-system

验证指标采集：在Prometheus UI查询vllm:request_success_total
导入仪表盘：Grafana导入JSON文件（如AIBrix_vLLM_Engine_Dashboard.json）

常见问题

指标缺失：检查Pod标签是否匹配ServiceMonitor selector（参考config/prometheus/monitor.yaml）
仪表盘无数据：确认Prometheus数据源名称与仪表盘变量DS_PROMETHEUS一致
TTFT指标异常：排查GPU资源分配（参考config/gpu-optimizer/）

总结

通过Prometheus与Grafana的集成，AIBrix实现了LLM推理服务的全链路可观测性。核心价值包括：

性能瓶颈定位：通过TTFT/TPOT指标优化推理效率
资源优化：基于GPU利用率动态调整算力分配
SLO保障：通过延迟和吞吐量基线设置告警阈值

后续可扩展方向：

集成分布式追踪（如Jaeger）定位跨服务延迟
基于监控数据实现自适应扩缩容（参考config/standalone/autoscaler-controller/）
构建RAG应用专用监控仪表盘

完整监控文档：docs/source/production/observability.rst
社区贡献指南：CONTRIBUTING.md

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考