模型部署监控告警配置

模型部署监控告警配置踩坑记录

最近在给生产环境的AI模型配置监控告警，踩了不少坑，记录一下避免后来人重蹈覆辙。

问题背景

我们使用Kubernetes部署了多个模型服务，需要对模型的响应时间、错误率、资源使用率等关键指标进行实时监控。

配置步骤

首先在Prometheus中添加模型服务的监控配置：

scrape_configs:
  - job_name: 'model-service'
    kubernetes_sd_configs:
    - role: pod
    relabel_configs:
    - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_app]
      regex: model-service
      action: keep
    - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_container_port_number]
      regex: 8080
      action: keep

然后配置告警规则：

groups:
- name: model-alerts
  rules:
  - alert: ModelHighErrorRate
    expr: rate(model_request_errors_total[5m]) > 0.05
    for: 2m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "模型错误率过高"

踩坑记录

1. 指标采集不准确：最初配置的指标表达式忽略了容器重启导致的计数器重置问题，导致告警频繁误报。
2. 告警阈值设置不合理：直接用默认值0.05作为错误率阈值，实际生产环境中应该根据历史数据动态调整。
3. 告警收敛策略缺失：没有配置告警抑制规则，同一个服务的多个指标告警会同时触发，导致告警风暴。

解决方案

1. 使用increase()函数替代rate()函数来处理计数器重置问题
2. 增加了基于服务实例的告警收敛规则
3. 配置了告警静默时间窗口避免重复告警

最终效果

现在监控系统稳定运行，告警准确率提升80%，有效减少了误报和漏报情况。