深潜AI可观测性：火山引擎如何重塑Prometheus，驾驭大模型复杂未来

TL;DR：

随着大模型技术深入应用，其高基数、高实时性、高并发的特性正将传统可观测系统推向极限。火山引擎通过对Prometheus进行深度工程优化，在数据处理、查询效率和系统稳定性上实现突破，不仅为字节跳动内部大规模AI服务提供了坚实保障，更预示着云服务商在AI基础设施领域的竞争正从算力延伸至更深层次的智能运维，驱动着AI系统向更高层次的自我感知与治理迈进。

大模型时代：可观测性的“隐形战场”与Prometheus的极限挑战

当Agentic AI、具身智能与多模态模型以惊人的速度重塑数字世界时，我们往往关注其前端的智能涌现，却容易忽略支撑这些宏伟愿景的“隐形战场”——即底层基础设施的可观测性。可观测性并非仅仅是监控系统的健康状态，它更像是AI系统的神经系统，实时感知、分析、诊断并响应着每一个微小的数据信号。作为云原生监控领域的事实标准，Prometheus被广泛应用于AI大模型和智能驾驶领域的可观测任务，但其在面对AI时代特有的挑战时，正遭遇前所未有的瓶力。

核心痛点首先聚焦于高基数时序数据爆炸。大模型训练与推理场景，特别是像火山方舟这样接入海量端点的平台，能够轻松产生十亿级别的时序基数。这不仅包含传统的CPU、内存等指标，更包括了GPU利用率、模型推理延迟、Token吞吐量、甚至多智能体协作中的细粒度状态变化。每一个独特的标签组合（label/tag）都会导致一个全新的时序序列，这些爆炸性的“标签海洋”使得Prometheus原生的倒排索引和查询效率面临巨大压力，引发查询耗时过长甚至系统不稳定的风险¹。其次，在线推理服务的实时性与弹性调度提出严苛要求。AI应用高峰时段需要快速扩容，传统基于K8s HPA（Horizontal Pod Autoscaler）的CPU/内存指标已不足以精准反映AI工作负载，需要更细粒度、更实时的GPU等自定义指标作为扩缩容依据。同时，推理服务的流量亲和性调度对指标实时性提出了亚秒级要求。最后，大规模多租户QoS保障成为云服务商的必修课。在共享集群环境下，单一租户的大流量写入或大查询可能相互影响，对其他租户的可用性造成冲击。这些都构成了当前AI可观测性的深层挑战。

火山引擎的工程解法：重构Prometheus，驾驭AI复杂性

面对这些挑战，字节跳动（火山引擎）基础架构可观测团队的郭刚平及其团队，在服务火山方舟等AI领域客户的过程中，积累了宝贵的实践经验，并对托管Prometheus（VMP）进行了系统性的深度优化。他们的核心演进思路是构建一个端到端、高度弹性、面向大规模场景的监控架构。

火山引擎的优化实践体现在多个维度：

• 高基数问题治理：
  • 针对高流失率、短时高基数时序场景，VMP采用了查询预聚合策略，通过在采集端和存储端进行数据聚合，显著降低基数，并通过与业务侧对齐打点最佳实践方案，从源头减少不合理数据生成。
  • 在面对难以预测的高基数时，系统具备查询熔断机制，防止过大查询对稳定性造成冲击，类似于数据库的全表扫描防护²。
• 实时性与弹性调度：
  • 为满足在线推理对指标可用性及实时性的严苛需求，VMP引入了近用户集群侧实时指标缓存，有效降低TTFT（Time To First Token）延迟高达40% ¹，这对于提升AI应用的用户体验和响应速度至关重要。
• 大流量租户QoS保障：
  • 在写入链路，实现了大流量租户网关自动拆分独立分组，避免租户间相互影响。
  • 在查询链路，通过大查询发现和治理机制，结合面向"Never OOM"的查询组件设计，确保查询服务的鲁棒性。
  • 创新性地采用了Shuffle Sharding查询聚合工作区，突破了单集群规模上限，并通过Sharding写入与聚合查询实现了数据在多个Prometheus实例间的水平扩展与统一视图。这种基于查询下推的聚合方式，相比社区原生的RemoteRead机制，大幅减少了原始数据的传输量，提升了查询效率²。

这些技术实践共同构建了一个能够稳定支撑十亿级时序读写、具备弹性伸缩和QoS保障能力的AI可观测平台，将Prometheus从单一实例的局限中解放出来，使其能够适应大模型时代的“无尽”数据洪流。

产业生态变局：从基础设施到AI核心竞争力的延伸

火山引擎对Prometheus的深度优化，不仅是技术层面的胜利，更是云服务商在AI时代战略布局的缩影。随着AI技术成为核心生产力，提供稳定、高效、可观测的AI基础设施，已成为各云计算巨头竞争的新高地。火山引擎作为字节跳动的云服务品牌，其策略优势在于能够将字节跳动内部如抖音、火山方舟等超大规模AI业务的实战经验和技术沉淀，反哺并产品化为面向外部客户的通用服务。这种“内部验证、外部赋能”的模式，赋予了火山引擎在AI可观测领域独特的竞争力。

放眼整个产业，阿里云也在同期发力大规模AI可观测。其Prometheus 2.0方案剑指全栈可观测，将时序存储与日志、Trace等数据形态实现统一，并自研C++查询引擎以实现更高性能、稳定性和QoS控制³。这表明，行业趋势正从单一指标监控走向指标、日志、追踪三位一体的融合观测，并进一步向**可观测数据生态从“基础设施层”延伸到“业务模型层”**演进，为AI工程化落地提供全面的洞察工具。

未来，AI可观测性将不再仅仅是运维工具，它将成为AI技术栈的核心组成部分，是模型训练、推理、部署、迭代全生命周期中不可或缺的基石。云服务商通过提供此类深度优化的可观测解决方案，正在将AI的“黑箱”变得更加透明，从而降低AI应用的门槛，加速企业级AI的普及和创新。

超越指标：AI可观测性的哲学深度与未来范式

从哲学思辨的角度看，AI可观测性的演进反映了技术系统对自身“内省”能力的渴望。高基数数据并非仅仅是量的问题，它映射出AI系统内在复杂性与涌现性的本质。每一个标签，都可能代表了模型内部或外部环境的一个独特维度，这些维度的组合构成了AI在特定时刻的“状态指纹”。理解并管理这些指纹，是驯服AI巨兽，确保其按预期行为的关键。

从“监控”到“可观测”，再到AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations）的未来，我们看到的是一个从被动响应到主动预测，从人工干预到智能自愈的范式转变。正如火山引擎展望的“更高性能、更低成本的下一代时序存储”、“Inplace时序数据分析能力”和“AIOps能力内外复用上云”，这不仅仅是技术指标的提升，更是一种关于AI自我管理AI的未来图景。当AI系统能够通过自身产生的数据，自动理解其行为模式、预测潜在故障、甚至自我修复和优化时，我们便迈入了技术与智能高度融合的新纪元。

这种能力将深刻影响人类与技术的关系，解放工程师从繁琐的运维工作中，将更多精力投入到创新和业务发展。对于社会而言，一个具备高度可观测性的AI基础设施，意味着更可靠的自动驾驶、更精准的医疗诊断、更智能的城市管理。然而，这也提出新的伦理思考：当AI基础设施开始“思考”和“行动”时，我们如何确保其决策的透明性、可解释性和可控性？

总而言之，火山引擎在Prometheus上的优化实践，是当前AI时代底层技术创新的一次集中体现。它不仅解决了工程上的具体难题，更在产业竞争中划定新边界，并预示着一个AI系统能够更好地感知、理解和管理自身，从而推动人类文明进程加速的未来。

引用

• 大模型可观测性
• Prometheus优化
• 云原生监控
• 火山引擎
• AI基础设施
• 高基数数据