基于OpenTelemetry的AI多租户可观测性

AI时代的云服务显微镜：用OpenTelemetry破解多租户可观测性难题

关键词：OpenTelemetry、多租户可观测性、AI服务监控、分布式追踪、数据漂移、资源隔离、云原生
摘要：当AI服务从"单用户实验室"走进"多租户云工厂"，如何像管理合租公寓一样，既让每个用户享受独立服务，又能监控整体运行状态？本文用"合租公寓"的比喻拆解AI多租户场景的可观测性痛点，用"翻译官+电表+医生"的组合解释OpenTelemetry（OTel）的核心价值，通过实战代码演示如何给AI服务装上"多租户显微镜"，最终帮你掌握从"信号采集"到"问题定位"的全流程解决方案。

背景介绍

目的和范围

假设你运营着一个AI图片生成服务：用户通过API上传文字描述，你的模型生成图片返回。随着用户增多，你把服务改成了"多租户模式"——多个用户共享同一套模型和服务器，但每个用户的请求要隔离（比如不能让用户A的请求占用用户B的资源）。这时候问题来了：

• 用户B说"我的图片生成要10秒，比昨天慢了5倍"，你怎么快速知道是他的请求特殊（比如描述太长），还是模型被用户A的大请求卡住了？
• 本周模型的准确率下降了10%，是某个租户的输入数据出了问题（比如全是乱码），还是模型本身老化了？
• 服务器的GPU占用率达到90%，是哪个租户的请求占了大部分资源？

这些问题的答案，都藏在"多租户可观测性"里。本文的目的，就是用OpenTelemetry这个"工具包"，