
OpenAI 每天处理超过 9 PB 的日志,对 AI 研究和推理生产至关重要。所有工作负载都运行在 kubernetes 上,每个节点运行多个 DaemonSet:Fluent Bit、OpenTelemetry Collector、DataDog Agent 等。由于 openai 快速增长,一些日志工作负载向不同存储发送了重复日志,Openai 技术人员 Fabian Ponce 称之为“DaemonSet 大杂烩”。
最繁忙的主机开始触发 Linux CFS 限速。日志 DaemonSet 被限速时,日志会丢失。对于 AI 研究来说,每条日志都可能包含重要信息,丢失不可接受。团队无法增加更多 cpu,基础设施已满负荷。
Ponce 加入可观测性团队之一个月,使用 Linux 性能分析工具 perf 对 Fluent Bit 部署进行分析。
报告显示异常:CPU 使用时间大部分没用在字符串处理上,反而是 stat 系统调用耗费最多。问题出在 Fluent Bit 如何监控日志文件。默认用 Linux 的 inotify API 监测文件变化,但 inotify 事件不包含写入数据量,Fluent Bit 每次事件后立即调用 stat 获取文件大小,更新数据库,判断读取进度和可读数据量。
在 OpenAI 规模下,容器逐行刷新日志,引发系统调用风暴,成千上万次无意义的 stat 调用,线程高速占用 CPU。
解决办法非常简单:完全关闭 inotify,改为基于 stat 的轮询,只需一行配置改动:inotify: false。Ponce 首次上线测试集群后,CPU 使用率立刻降低 50%。
团队随后在全集群推广此改动,针对频繁写日志的容器,stat 轮询频率更高达每秒一次。即使如此,系统调用次数也比 inotify 少几个数量级。
“我们让 Fluent Bit CPU 使用率降低 50%,为整个研究和应用基础设施释放了大量容量。这就是 CNCF 生态的力量,深刻理解工具,才能实现全局优化。” — Fabian Ponce,OpenAI 技术成员
由于 CPU 是 Kubernetes 节点共享资源,减少 Fluent Bit 资源占用提升了所有共址工作负载性能。这 3 万核资源重新投入 chatgpt 推理和 AI 实验。
关闭 inotify 解决了燃眉之急,但长远来看更好的方案是“节流” stat 调用。Ponce 说:“Fluent Bit 其实只需要个时间窗口,收到 inotify 事件后,安排在 500 毫秒内执行一次 stat。”这种防抖方式既保留了 inotify 的响应灵敏性,又避免系统调用爆炸。
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曹越团队开发的ai视频生成工具
下载和 Fluent Bit 维护者沟通后,他们对该改进持开放态度。OpenAI 计划将此功能贡献到上游,让整个 CNCF 社区受益。
OpenAI 的优化支持了 OLogs 平台,内部日志日处理量超 9 PB,完全基于 CNCF 项目:
平台提供 OLogs 查询语言(OQL)快速检索,复杂分析支持完整 SQL。团队还在开发“宽事件”存储高基数数据,传统时序数据库难以承载。
“如果有系统 root 权限,15 分钟就能跑 perf。” Ponce 强调。这次优化不需要 PB 级规模,只要日志量与持续刷写的行为合适,就能带来显著收益。
极端规模才暴露的问题,解决后能提升整个社区的工具质量。
“云时代带来了更多分布式系统思维,有助于可靠性和扩展,但硬件层面的优化知识不可替代。”
— Fabian Ponce,OpenAI 技术成员
OpenAI 正在减少第三方可观测性成本,将更多能力内建于 CNCF 堆栈。团队从 7-8 人扩大到 16 人,成为基于 CNCF 的数据基础设施团队。
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