#介绍

资源监控 是 Alauda AI 的监控与运维模块的核心组件，专门用于跟踪和分析推理服务的资源利用率指标。作为全栈 MLOps 平台的一部分，它提供了对基础设施资源消耗的实时可视化，帮助用户优化模型部署，防止资源瓶颈，并确保 AI 工作负载的稳定运行。与 Alauda AI 的统一监控生态系统集成，资源监控通过在您的 MLOps 工作流程中直接提供可操作的洞察，消除了使用碎片化工具的需求。

#优势

资源监控的核心优势如下：

• 实时指标可视化
  提供直观的仪表板，近乎实时更新的细粒度 CPU/内存使用数据，支持集群级和容器组级监控，以便进行精确的资源分析。

• MLOps 以中心的集成
  Seamlessly correlates resource metrics with other operational data (GPU utilization, request traffic, etc.) within the Alauda AI platform, enabling holistic performance troubleshooting.

• 成本优化洞察
  通过历史趋势分析识别利用不足的资源和过度配置的容器。

#应用场景

资源监控的主要应用场景包括：

• 推理服务健康管理
  在模型服务高峰期间持续监控 CPU/内存消耗的峰值，以确保 SLA 合规性和自动扩展效果。

• 资源分配调优
  分析历史使用模式，以正确配置容器资源请求/限制，提高集群利用效率。

• 性能异常调查
  在事件诊断期间将资源指标与应用程序日志和请求流量数据进行交叉参考，以识别因果关系。

• 容量规划
  通过跟踪长期使用趋势和季节性工作负载变化，预测基础设施需求。

#使用限制

使用资源监控时，请注意以下限制：

• 数据收集间隔

  • 最小指标抓取间隔：60 秒
  • 历史数据保留：默认 7 天

• 依赖要求

  • 需要在目标集群中部署 Prometheus/VictoriaMetrics 监控栈
  • 所有工作节点上必须运行 Node exporter
  • GPU 节点上必须运行 DCGM exporter