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在线高并发推理服务技术方案
资料介绍
一、服务概述
在线高并发推理服务是面向AI模型落地场景，支撑海量并发用户请求、低延迟响应的模型推理基础设施，核心目标是在保证推理结果准确性的前提下，承载每秒数万甚至数十万级别的请求量，同时将端到端响应延迟控制在百毫秒甚至十毫秒级别，满足内容推荐、计算机视觉、自然语言处理、智能风控等核心业务场景的实时性要求。
不同于离线批量推理任务，在线推理服务对请求处理的实时性、系统稳定性和弹性扩缩容能力提出了更严苛的要求：业务侧通常要求服务可用性达到99.9%以上，P99延迟控制在预设阈值以内，同时能够应对流量突发波动，在大促、热点事件等流量峰值场景下自动扩容，避免服务雪崩，在低峰时段自动缩容降低资源成本。
二、核心需求分析
2.1 性能需求
· 高并发承载：能够支撑万级到十万级QPS（每秒请求数）的稳定处理，满足不同规模业务的流量需求；
· 低延迟响应：端到端P99延迟控制在业务要求范围内，通常要求单请求推理延迟不超过100ms，对于强交互场景要求不超过20ms；
· 资源高效利用：GPU/CPU等算力资源利用率维持在合理区间，在保证性能的前提下最大化资源利用率，降低单位推理的算力成本。
2.2 可用性需求
· 高可用：服务整体可用性不低于99.9%，单节点故障能够快速自动隔离，不影响整体服务可用性；
· 容错能力：支持请求重试、流量熔断、降级处理，避免局部故障引发整体服务雪崩；
· 可灰度发布：支持模型新版本的灰度上线，能够按流量比例、特定请求分组进行切流，降低全量上线的风险。
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