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RUNBOOK-OLLAMA-FAILOVER.md

Ollama 容災監控 Runbook

2026-04-26 P2.3 by Claude Sonnet 4.6 (tool-expert)

對應告警規則: ops/monitoring/ollama_health_rules.yaml

對應 Dashboard: ops/monitoring/grafana/dashboards/ollama_failover.json

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Grafana Dashboard 使用說明

Dashboard 路徑：Ollama 容災監控（uid: ollama-failover-p23） 匯入方式：Grafana UI → Dashboards → Import → Upload JSON file → 選 ops/monitoring/grafana/dashboards/ollama_failover.json

Panel 1 — Ollama 可用性 (Stat)

看什麼：up{job=~"ollama_gcp_a|ollama_gcp_b|ollama_local|ollama_111"} × 100，顯示每個 Ollama provider endpoint 的 scrape 存活狀態。

顏色	意義
綠色 100%	Prometheus 探測正常，主機在線
黃色	部分 endpoint 離線，系統應進入容災
紅色 0%	Ollama provider pool 全離線，高風險

注意：此面板反映 Prometheus scrape 狀態，需要 scrape job 命名對齊 ollama_gcp_a / ollama_gcp_b / ollama_local。 設定檔位於 ops/monitoring/generated/prometheus-scrape-generated.yaml。

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Panel 2 — 推理延遲 P50 / P99 (Time Series)

看什麼：推理延遲分位數。

門檻	含義
< 10s (P50)	HEALTHY — 正常使用 111
10–30s (P50)	SLOW — 系統已切至 Gemini
> 30s (P99)	DEGRADED — 應觸發 failover

⚠️ BACKLOG 警告：ollama_inference_duration_seconds_bucket 尚未在 API 暴露（需在 _check_inference() 加 Histogram.observe()）。 面板顯示 "No Data" 是正常的，等 backlog 補完後啟用。

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Panel 3 — AI Provider 路由分布 (Pie Chart)

看什麼：過去 5 分鐘各 provider 被選中的請求比例。

分布	意義
ollama / ollama_gcp_a 佔 >90%	正常，GCP-A 健康
ollama_gcp_b 佔多數	GCP-A SLOW/DEGRADED/OFFLINE，容災到 GCP-B
ollama_local 出現	GCP-A/B 均不可用，容災到 111 local
gemini 佔多數	Ollama provider pool 全部不可用，使用付費備援
全部 nemotron/claude	極端情況，所有主力 provider 失敗

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Panel 4 — Failover / Recovery 觸發次數 (Bar Chart)

看什麼：每小時 failover（橘）和 recovery（綠）的觸發次數。

模式	意義
兩條都接近 0	正常，111 穩定運行中
橘色上升後綠色跟上	Auto recovery 正常：切出後又切回
橘色上升，綠色不動	OllamaRecoveryStuck alert，見下方 runbook
橘色持續高頻（>5/h）	OllamaFailoverFrequent alert，111 不穩定

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Alert Runbook

OllamaInstanceDown — Ollama 主機離線

觸發條件：up{job=~"ollama_gcp_a|ollama_gcp_b|ollama_local|ollama_111"} == 0 持續 2 分鐘。

影響評估：

• 系統應已依序切至 GCP-B / 111 local / Gemini（查 Panel 3 確認）
• 查 Panel 4 是否有 Failover 計數上升

排查步驟：

# 步驟 1：確認主機存活
ping -c 3 192.168.0.111

# 步驟 2：SSH 進主機確認 ollama 服務狀態
ssh wooo@192.168.0.111 'systemctl status ollama'

# 步驟 3：查 ollama 最近的 journal log
ssh wooo@192.168.0.111 'journalctl -u ollama -n 50 --no-pager'

# 步驟 4：確認 GPU 記憶體（111 是 GPU 主機）
ssh wooo@192.168.0.111 'nvidia-smi'

# 步驟 5：如果服務掛了，重啟
ssh wooo@192.168.0.111 'systemctl restart ollama'
# 等 30s，確認服務啟動
ssh wooo@192.168.0.111 'systemctl status ollama'

恢復確認： Panel 1 變綠色，Panel 4 出現 Recovery 計數上升，表示 auto recovery 已觸發切回。

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OllamaFailoverFrequent — Failover 頻率過高

觸發條件：rate(ollama_failover_triggered_total[1h]) > 5 持續 10 分鐘（每小時超過 5 次切換）。

影響評估：

• 服務本身仍可用（Gemini 在接手）
• 但 Gemini 配額消耗加速，有觸發 GeminiQuotaApproaching 的風險

排查步驟：

# 步驟 1：確認 111 近況（反覆 OFFLINE/HEALTHY 之間跳動？）
ssh wooo@192.168.0.111 'nvidia-smi --query-gpu=utilization.gpu,memory.used,memory.total --format=csv'

# 步驟 2：查 API log 找 failover 原因
kubectl logs -n awoooi-prod deploy/api --since=30m | grep "ollama_failover_triggered"

# 步驟 3：查推理延遲（是否長期在 SLOW 邊界？）
kubectl logs -n awoooi-prod deploy/api --since=30m | grep "ollama_health_checked"

# 步驟 4：如果是 GPU 記憶體問題，清除 model cache
ssh wooo@192.168.0.111 'systemctl restart ollama'

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OllamaRecoveryStuck — Auto Recovery 停滯

觸發條件：ollama_health_status{host="111"} == 1 AND ollama_current_primary_is_ollama == 0 持續 5 分鐘。 （111 已 HEALTHY 但路由仍走 Gemini）

影響評估：

• API 功能正常（Gemini 在服務）
• 但 Gemini 配額持續消耗，111 GPU 資源浪費

排查步驟：

# 步驟 1：確認 OllamaAutoRecoveryService 是否在運行
kubectl logs -n awoooi-prod deploy/api --since=10m | grep "ollama_auto_recovery"

# 步驟 2：查 recovery service 狀態
kubectl logs -n awoooi-prod deploy/api --since=10m | grep -E "ollama_auto_recovery_started|ollama_auto_recovery_stopped|ollama_auto_recovery_loop_error"

# 步驟 3：查 current_primary Redis key
kubectl exec -n awoooi-prod deploy/api -- python -c "
import asyncio
from src.core.redis_client import get_redis
async def check():
    r = get_redis()
    val = await r.get('ollama:current_primary')
    print('current_primary:', val)
asyncio.run(check())
"

# 步驟 4：如果 recovery service 掛了，重啟 API pod（會重新啟動 lifespan）
kubectl rollout restart deployment/api -n awoooi-prod
kubectl rollout status deployment/api -n awoooi-prod

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GeminiQuotaApproaching — Gemini 配額 >80%

觸發條件：gemini_daily_call_count / gemini_daily_quota > 0.8 持續 5 分鐘。

注意：gemini_daily_quota 來自 settings.GEMINI_DAILY_QUOTA（預設 1000）。 gemini_daily_call_count 從 Redis key ollama:gemini_daily_count:{YYYY-MM-DD} 讀取並刷新 Gauge。

影響評估：

• 當日 Gemini 配額即將耗盡
• 耗盡後系統會自動切至 188 CPU-only 備援（qwen2.5:7b-instruct），速度較慢

行動步驟：

# 步驟 1：確認當日 Gemini 使用量
kubectl exec -n awoooi-prod deploy/api -- python -c "
import asyncio, datetime
from src.core.redis_client import get_redis
async def check():
    r = get_redis()
    today = datetime.date.today().isoformat()
    val = await r.get(f'ollama:gemini_daily_count:{today}')
    print(f'gemini_daily_count[{today}]:', val)
asyncio.run(check())
"

# 步驟 2：確認 111 是否能快速恢復（讓流量切回 Ollama）
ssh wooo@192.168.0.111 'systemctl status ollama && nvidia-smi'

# 步驟 3：如需增加配額，修改 settings
# k8s/awoooi-prod/04-configmap.yaml.patch-* 找 GEMINI_DAILY_QUOTA
# 改完後 kubectl apply + rollout restart

# 步驟 4：緊急手動重置計數（謹慎使用，只在確認誤計時才用）
# kubectl exec -n awoooi-prod deploy/api -- redis-cli DEL "ollama:gemini_daily_count:$(date +%Y-%m-%d)"

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Metric 清單

Metric	類型	狀態	說明
up{job="ollama_gcp_a"}	Gauge	✅ 現有	Prometheus scrape 存活
up{job="ollama_gcp_b"}	Gauge	✅ 現有	Prometheus scrape 存活
up{job="ollama_local"}	Gauge	✅ 現有	Prometheus scrape 存活
ollama_failover_triggered_total	Counter	✅ P2.3 補入	failover 切換次數，labels: from_provider, to_provider
ollama_recovery_triggered_total	Counter	✅ P2.3 補入	recovery 切回次數，labels: from_provider
ollama_health_status{host}	Gauge	✅ P2.3 補入	健康狀態 1=healthy, 0=not_healthy
ollama_current_primary_is_ollama	Gauge	✅ P2.3 補入	1=primary 是 ollama, 0=failover 中
ai_router_selected_provider_total	Counter	✅ P2.3 補入	AI router 選擇次數，labels: provider
gemini_daily_call_count	Gauge	✅ P2.3 補入	今日 Gemini 呼叫次數
gemini_daily_quota	Gauge	✅ P2.3 補入	Gemini 每日配額
ollama_inference_duration_seconds	Histogram	⏳ BACKLOG	推理延遲分布，需在 _check_inference() 加 observe
post_execution_verification_total	Counter	⏳ BACKLOG	Verifier 執行次數，需 auto_repair_service.py 補入
post_execution_verification_failed_total	Counter	⏳ BACKLOG	Verifier 失敗次數，需 auto_repair_service.py 補入

Backlog 補完指引

ollama_inference_duration_seconds

在 apps/api/src/services/ollama_health_monitor.py 的 _check_inference() 方法結尾，加：

from src.core.metrics import OLLAMA_INFERENCE_DURATION  # 需先在 metrics.py 加 Histogram
OLLAMA_INFERENCE_DURATION.labels(host=host_label).observe(latency_ms / 1000)

post_execution_verification_*

在 apps/api/src/services/auto_repair_service.py 的 verifier 路徑，加 Counter inc()。 需先確認 verifier 執行點（grep post_execution 或 verif 找入口）。