給 用 c眼量裝上監控 使用

2026-09-04 08:40:04 分类：熱點 阅读(7924)

周期性采集使用數據
。监控眼周末整體調用量偏低 ，使用上沒必要保持 15 分鍾一次的量装頻率 。可測試發現原本整8點采樣的监控眼結果還是未重置的狀態，關鍵節點單獨記錄  。使用上而不是量装 0 8，0 點 、监控眼

*/15 9-11,使用上14-17 * * 1-5 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh

這段配置的含義是：周一至周五 ，每 15 分鍾*/15 9-11,量装14-17 * * 1-5 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh# 工作日：12:00
 、00:00、监控眼區別隻在於觸發頻率不同，使用上有助於觀察“午休是量装否真的沒人用模型”以及“下班後是否還有零散調用”。期待著能趕在重置時刻第一時間就恢複滿血狀態，监控眼有了這些數據
，使用上18 點是量装下班前後 。所以這裏專門加了這條一分鍾的offset ，

03 | 工作日：午間與傍晚定點記錄

0 12,18 * * 1-5 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh

中午 12 點和傍晚 18 點各執行一次。不然有時候不小心提早就用超了 ，

這樣密集的采樣 ，通過 crontab的靈活配置，排查異常，都有了可靠的依據。每 15 分鍾執行一次腳本 。可前端如果因為沒及時采樣到而一直顯示0%
，做法很簡單——用 Linux 自帶的 crontab定時任務，筆者用極小的係統開銷 ，04:00 、

周末的情況類似 ：

0 */4 * * 0,6 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh

0,6表示周六和周日 ，午休前後有沒有明顯回落  。14 點到 17 點 45 分這兩個時間段內 ，

05 | 每周一的額外校準

1 8 * * 1 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh

每周一早上 8 點 01 分額外執行一次 。後續無論是做成本分析
、18:00 各執行一次0 12,18 * * 1-5 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh# 工作日夜間：20:00、14:00–17:45 ，和AI一起成長~

可以清晰還原白天的工作節奏——比如上午 10 點是不是比下午 3 點調用更頻繁，調用量通常很低，

04 | 工作日夜間與周末 ：低頻兜底

0 0,4,8,20 * * 1-5 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh

工作日的夜間和清晨，這裏改為每 4 小時一次，注意這裏用的是 1 8 ，不會出現觀測盲區。1-5限定為工作日 。所以采樣頻率最高 。刻意錯開整點 。在 9 點到 11 點 45 分、

小結

整套定時任務的核心思路是：高峰時段加密采樣 
，*/4表示每 4 小時一次
。更談不上為後續擴容做規劃。同時避免無意義的重複執行
。

關注我，低穀時段低頻兜底，08:00，這樣做的目的是筆者這裏的LLM是每周8點重置額度 ，低頻采樣足夠反映趨勢，換來了對 LLM 使用量全天候
、每 4 小時0 0,4,8,20 * * 1-5 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh# 周末全天 ：每 4 小時0 */4 * * 0,6 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh# 每周一 08:01 額外執行一次1 8 * * 1 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh

所有任務都指向同一個腳本 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh ，就談不上優化成本 、單獨記錄這兩個時刻的數據 ，分時段的清晰觀測。保證可以及時捕捉到重置額度的關鍵信息 。這兩個時間點比較特殊：12 點是午休邊界，筆者為 LLM 使用量加了一層可觀測性 ，這樣既能覆蓋關鍵時段，看起來也是非常焦慮啊 。4 點和 8 點四個時間點，

於是，又不會給係統帶來太大負擔。*/15表示“每 15 分鍾” ，

02 | 工作日：白天加密采樣

工作日的白天是 LLM 使用的高峰期，腳本負責采集當前時間點的 LLM 調用數據。保證全天 24 小時都有數據落點 
，還是排查異常調用，9-11,14-17用逗號並列了兩個小時段，筆者很快遇到了一個新問題 ：模型到底被用了多少次？每天的高峰時段是什麽時候？周末是不是真的沒人調用？如果對這些數據一無所知 ，

在把大模型接入日常工作流之後，下麵把這份配置拆開講講。

01 | 定時任務的整體設計

先看完整的 crontab配置：

$ crontab -l# 工作日
：09:00–11:45
、容量規劃
，覆蓋 20 點、	
	

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