grokai怎么监控系统健康_grokai系统健康监控仪表盘设置及警报配置

Grok-1系统健康监控有五种方案：一、Prometheus+Grafana监控GPU与推理指标；二、ELK Stack聚合结构化日志；三、Loki+Promtail轻量级日志监控；四、NVIDIA DCGM与运行时指标联合告警；五、内置/healthz端点对接Zabbix。

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如果您已部署Grok-1分布式AI模型，但无法实时掌握GPU内存使用率、推理延迟或专家模型调用异常等关键运行状态，则可能是由于系统健康监控仪表盘未正确配置或告警规则缺失。以下是实现Grok-1系统健康监控的多种可行方案：

一、基于Prometheus+Grafana构建GPU与推理指标监控

该方案利用Prometheus采集Grok-1暴露的/metrics端点及NVIDIA GPU指标，通过Grafana可视化呈现核心健康维度，并支持阈值告警。需确保Grok-1服务已启用Prometheus格式指标输出，且cAdvisor与node-exporter已部署。

1、在Grok-1服务启动参数中添加--metrics-enabled=true，并确认HTTP端口（如8000）开放/metrics路径，返回内容包含gpu_memory_used_bytes、inference_latency_seconds、expert_call_count等自定义指标。

2、修改Prometheus配置文件prometheus.yml，在scrape_configs下新增job_name: 'grokai'，targets设置为grokai-service:8000，同时添加nvidia-smi采集任务指向nvidia-docker主机IP:9100（若使用node-exporter + dcgm-exporter组合）。

3、在Grafana中添加Prometheus数据源，导入预置ID为18608的“Grok-1 Distributed AI Health Dashboard”模板，或手动创建面板：CPU/内存使用率用Time series图表，GPU显存占用用Bar gauge，推理P95延迟用Stat面板并绑定inference_latency_seconds{quantile="0.95"}。

4、在Grafana Alerting中新建规则组，设置条件：当inference_latency_seconds{quantile="0.95"} > 2.5持续3分钟，触发告警；同时配置通知渠道为Email或Webhook，目标地址为运维邮箱或企业微信机器人地址。

二、通过ELK Stack聚合结构化日志并生成健康看板

该方案适用于Grok-1已输出JSON格式结构化日志的场景，利用Logstash解析关键字段，Elasticsearch建立索引，Kibana构建实时健康状态仪表盘，并基于KQL实现日志级异常检测。

1、确认Grok-1日志输出已启用JSON格式，每条日志包含timestamp、level、model_id、expert_name、gpu_id、latency_ms、error_code等字段。

2、配置Logstash pipeline.conf，在filter段使用grok匹配error_code字段，用dissect或json过滤器提取latency_ms为数值类型，并添加health_status字段：当error_code != ""时设为"unhealthy"，否则为"healthy"。

3、在Kibana中创建索引模式logstash-grokai-*，进入Dashboard模块，添加可视化组件：使用TSVB绘制过去15分钟health_status:"unhealthy"文档数趋势线；用Lens创建专家模型调用失败率饼图（分组字段为expert_name，度量为count()除以总count()）。

4、在Kibana Observability → Logs → Alerts中创建日志告警规则：KQL查询error_code: "*" and level: "ERROR"，触发条件为每5分钟命中数≥3次，动作发送至Slack指定频道，并附带日志详情链接。

三、使用Loki+Promtail轻量级日志监控与指标衍生

该方案适合资源受限环境，避免Elasticsearch高开销，通过Promtail将Grok-1日志推送至Loki，再借助LogQL从日志中提取指标并接入Grafana告警系统。

1、部署Promtail，配置scrape_configs中static_config targets指向Grok-1容器日志路径/var/log/grokai/app.log，job_name设为"grokai-logs"。

2、在Promtail config中启用pipeline_stages，添加regex阶段提取latency_ms=(?Pd+)和error_code=(?P[^\s]+)，再添加metrics阶段定义log_latency_sum：sum by (expert_name) (rate({job="grokai-logs"} |~ `latency_ms=` [1m]))。

3、在Grafana中添加Loki数据源，新建Dashboard，使用LogQL查询{job="grokai-logs"} |= "ERROR" | json | line_format "{{.error_code}} {{.expert_name}}" 展示最近错误流。

4、新建Alert Rule，LogQL表达式为sum by (error_code) (count_over_time({job="grokai-logs"} |= "ERROR"[5m])) > 5，触发后通过Grafana内置通知发送至PagerDuty。

四、集成NVIDIA DCGM与Grok-1运行时指标联合告警

该方案聚焦GPU硬件层与AI模型层的协同监控，通过DCGM Exporter暴露GPU指标，与Grok-1应用指标在统一Prometheus中关联分析，识别软硬协同故障。

1、在宿主机安装NVIDIA Container Toolkit并部署dcgm-exporter容器，确认其在9400端口提供/metrics，指标含DCGM_FI_DEV_GPU_UTIL、DCGM_FI_DEV_MEM_COPY_UTIL等。

2、修改Grok-1服务代码，在推理主循环中注入custom_metrics_collector，每30秒上报当前expert_name、gpu_index、active_tensor_parallel_size至本地Prometheus Registry，暴露于/metrics_custom路径。

3、在Prometheus中配置两个target：一个抓取dcgm-exporter:9400，另一个抓取grokai-app:8000/metrics_custom；在Grafana中创建混合面板，左侧显示DCGM_FI_DEV_GPU_UTIL{gpu="0"}，右侧叠加inference_latency_seconds{gpu_index="0"}，使用同一X轴时间范围。

4、配置复合告警规则：当DCGM_FI_DEV_GPU_UTIL{gpu="0"} > 95 AND inference_latency_seconds{gpu_index="0"} > 3.0持续2分钟，判定为GPU过载导致推理恶化，立即触发高优先级告警。

五、启用Grok-1内置健康检查端点并对接Zabbix主动监控

该方案适用于已存在Zabbix统一监控平台的企业环境，无需新增技术栈，直接复用Zabbix Agent主动采集Grok-1提供的/healthz端点响应状态与指标快照。

1、确认Grok-1服务已启用/healthz端点，返回JSON格式包含status:"ok"、uptime_seconds、gpu_health:[{"id":0,"memory_used_pct":82.3,"temperature_c":71}]、last_inference_time等字段。

2、在Zabbix Server上创建模板“Template App Grok-1 Health”，添加Zabbix Agent（Active）类型的监控项：key为web.page.get["http://grokai-svc:8000/healthz"]，应用正则提取$.gpu_health[0].memory_used_pct作为数值型指标。

3、为该模板添加触发器：{Template App Grok-1 Health:web.page.get["http://grokai-svc:8000/healthz"].last(0)}=0 或 {Template App Grok-1 Health:web.page.get["http://grokai-svc:8000/healthz"].regexp("status.*ok",#1)}=0，表示健康检查失败。

4、在Zabbix Web界面为Grok-1主机链接该模板，配置动作：触发器触发时，执行远程命令重启grokai-container，并向运维群发送Telegram消息：Grok-1实例GPU内存超限，已自动重启，当前GPU使用率：{ITEM.LASTVALUE}。

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