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azure - Azure ML - 尽管启用了自动缩放，但 AKS 服务部署无法处理并发请求

问题描述

我使用 Azure Kubernetes 服务在 Azure ML 工作区中部署了大约 23 个模型（总计 1.57 GB）。对于 AKS 集群，我使用了 3 个 D8sv3 节点，并为最多 6 个节点的集群启用了集群自动缩放。AksWebService 配置有 4.4 核、16 GB 内存。我为 Web 服务启用了 pod 自动缩放，将 autoscale_max_replicas 设置为 40：

aks_config = AksWebservice.deploy_configuration(cpu_cores = 4.4, memory_gb = 16, autoscale_enabled = True,
                                            description = 'TEST - Configuration for Kubernetes Compute Target',
                                            enable_app_insights = True, max_request_wait_time = 25000,
                                            autoscale_target_utilization = 0.6, autoscale_max_replicas = 40)

我尝试使用 10 个并发用户（使用 JMeter）运行负载测试。并且我监控了集群应用洞察： 在此处输入图像描述 在此处输入图像描述

我可以看到节点和 Pod 扩展。但是，CPU/内存利用率没有峰值。对于 10 个并发请求，只有 5 到 6 个请求通过，其余的则失败。当我向部署的端点发送单个请求时，会在 7 到 9 秒内生成响应。但是，在负载测试日志中，有很多请求需要超过 15 秒才能生成响应。并且请求花费超过 25 秒，失败并显示状态码 503。max_request_wait_time由于这个原因，我增加了，但是，我不明白为什么尽管计算量如此之大，它会花费这么多时间，并且仪表板显示内存是甚至没有使用 30%。我应该改变replica_max_concurrent_requests参数吗？还是我应该增加autoscale_max_replicas更多？生产中的并发请求负载有时可能会达到 100，有什么解决方案吗？

将不胜感激任何建议。谢谢。

标签： azurekubernetesazure-aksazuremlazureml-python-sdk

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